医学分子生物学杂志 ›› 2023, Vol. 20 ›› Issue (1): 49-55.doi: 10.3870/j.issn.1672-8009.2023.01.009
摘要: 目的 基于生物信息学筛选分析宫颈癌差异表达基因 ( differentially expressed gene, DEGs) 及差 异表达 miRNA, 并进一步对差异基因和蛋白进行验证, 以期寻找潜在的生物标志物和治疗靶点。 方法 从 肿瘤基因组图谱 (the cancer genome atlas, TCGA) 数据库获取宫颈癌相关数据, edgeR 算法筛选 DEGs 和差 异 miRNAs。 利用 Cytoscape3. 8. 2 软件构建 mRNA-miRNA 共表达网络。 利用 DAVID 软件对 DEGs 和通过 miRWalk 网站预测的差异 miRNA 的目标基因进行 GO 富集分析和 KEGG 富集分析。 利用 qPCR 和 Western 印 迹技术对 DEGs 进行进一步验证。 结果 筛选出 149 个上调的 DEGs 和 171 个下调的 DEGs, 以及 46 个上调 的差异 miRNAs 和 64 个下调的差异 miRNAs。 DEGs 和 miRNA 目标基因在细胞组成上的富集具有一致性, 都富集在胞质、 核和核质中。 但共表达网络发现 DEGs 和差异 miRNAs 之间不存在明显的调控关系。 因此, 后续实验重点放在了对 DEGs 的验证上, 对差异表达性较为显著的 TCEAL6、 CLEC3B、 LMOD1、 CNN1 进行 了验证。 qPCR 显示它们在宫颈癌中表达量均显著降低, 符合预期, 对 CNN1 进行的 Western 印迹也显示其 在宫颈癌中的低表达。 结论 TCEAL6、 CLEC3B、 LMOD1、 CNN1 在宫颈癌中均显著低表达, 有望成为宫颈 癌生物标志物。
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