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基于TCGA数据库应用生物信息学方法分析和挖掘肺腺癌预后和诊断miRNA研究

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目的 基于TCGA数据库，应用生物信息学方法分析和挖掘肺腺癌预后和诊断miRNA生物学标志物。方法 数据下载:从TCGA下载获取肺腺癌miRNA表达谱数据，包括miRNAseq和临床数据。筛选差异表达miRNAs:应用R-version 3。6。2软件中的edgeR包筛选肺腺癌组织和正常肺组织的差异基因，以│logFC│>2，P<0。05为筛选条件。筛选与预后相关miRNAs:应用R-version 3。6。2软件中的survival包绘制KM生存曲线，筛选与预后相关的miRNAs。筛选可作为肺腺癌诊断的miRNAs:应用R-version 3。6。2软件中的pROC包制作受试者工作特征曲线(ROC)评价与预后相关miRNAs诊断肺腺癌的特异性和敏感性。结果 共识别到肺腺癌与正常肺组织差异表达的miRNA 144个，其中上调表达119个，下调表达25个。通过K-M生存曲线筛选出与预后显著相关(P<0。05)的miRNA共13个，分别为hsa-miR-139-3p、hsa-miR-328-3p、hsa-let-7g-3p、hsa-miR-142-3p、hsa-miR-147b、hsa-miR-31-5p、hsa-miR-548v、hsa-miR-188-3p、hsa-miR-31-3p、hsa-miR-490-3p、hsa-miR-4664-3p、hsa-miR-1293、hsa-miR-615-3p，其中hsa-miR-147b、hsa-miR-4664-3p、hsa-miR-1293、hsa-miR-615-3p与预后呈负相关，其他呈正相关。应用ROC评价上述与预后相关miRNAs诊断肺腺癌的特异性和敏感性，其中hsa-miR-147b、hsa-miR-142-3p、hsa-let-7g-3p、hsa-miR-139-3p 4个miRNA的AUC曲线>0。9，分别为0。904、0。927、0。945、0。965，提示具有较高诊断价值及准确性。结论 hsa-miR-147b、hsa-miR-142-3p、hsa-let-7g-3p、hsa-miR-139-3p可作为肺腺癌预后评估和诊断miRNA的生物学标志物，具有重要的临床价值。
Analysis and mining of bioinformatics based on TCGA database miRNA study on prognosis and diagnosis of lung adenocarcinoma

赵丹、牟海军、石寒冰、毕红霞、姜云飞、刘国华、郑红艳、刘波

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齐齐哈尔医学院医学技术系,黑龙江 齐齐哈尔 161005

齐齐哈尔医学院附属第三医院呼吸与危重症医学科,黑龙江 齐齐哈尔 161005

肺腺癌 miRNA TCGA 预后及诊断评估

齐齐哈尔医学科学院项目黑龙江省教育厅项目黑龙江省教育厅项目

QMSI2017M-112019-KYYWF-12162019-KYYWF-1254

2022

10.3969/j.issn.1009-4393.2022.04.011

当代医学
中国医疗保健国际交流促进会

当代医学

影响因子：1.122
ISSN：1009-4393
年,卷(期)：2022.28(4)
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