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目的:通过基因芯片构建上皮性卵巢癌(epithelial ovarian cancer,EOC)及正常卵巢组织的lnc RNA及m RNA的差异表达谱,并对差异基因进行生物信息学分析。方法:提取EOC和正常卵巢组织中的RNA进行人类lnc RNA芯片分析,对比分析其lnc RNA的表达谱,运用Gene Spring software V13.0结合R语言分析表达结果。采用Realtime荧光定量PCR的方法对基因芯片获得的结果进行验证分析。为了预测差异表达探针所对应的lnc RNAs的功能,对与其共表达的m RNA进行了分析。首先,我们考察了EOC和正常卵巢组织间的m RNA的表达情况。接着通过分析表达失调的m RNA的功能来推测lnc RNA的潜在功能。一、从生物功能的角度对失调的m RNA进行了GO富集分析;二、从通路方面对其进行了KEGG富集分析;三、通过计算差异表达lnc RNA和m RNA的皮尔森相关系数,预测差异表达的lnc RNA的靶基因。我们将亚组中EOC组织样本的lnc RNA和m RNA表达数据分别进行了2D聚类分析、GO富集分析和KEGG富集分析。最后将我们的结果与GEO数据库中其他卵巢癌研究所获得的差异表达lnc RNA和m RNA进行了比对。结果:基因芯片共检测到在EOC中显著上调的lnc RNA探针741条和下调lnc RNA探针3440条。我们采用Realtime荧光定量PCR的方法进行了验证分析,结果均与基因芯片测得结果一致。对与lnc RNA共表达m RNA进行基因功能注释,显示差异m RNA表达与肿瘤免疫及细胞粘附显著相关,相关性最高的通路为Cell adhesion molecules。通过构建差异表达的lnc RNA上游转录因子调控网络,我们发现差异表达的lnc RNAs主要由Oct1、pax4、Nkx2-5、FOXD3和HNF-1调控。亚组分析显示EOC组织样本间lnc RNA和m RNA的表达情况明显分为两组,结合临床资料确定这两组分别为耐药组和非耐药组,两组间有42条lnc RNA探针和49条m RNA探针的表达有显著差异,GO富集分析显示差异m RNA主要富集于细胞周期和粘附的生物过程,KEGG富集分析显示差异m RNA与细胞生长和死亡有关。我们分析结果与GEO数据库中卵巢癌数据重叠分析,显示较多结果吻合。结论:上皮性卵巢癌组织与正常卵巢组织lnc RNA表达有显著性差异,这种差异与肿瘤的发生以及耐药的产生有密切关联。