摘要
早上好，今天小编分享的是一篇2022年3月发表在Journal of Healthcare Engineering（IF=2.682）的文章（ref=33949285），作者通过在骨肉瘤肿瘤组织样本和细胞系样本间构建miRNA-mRNA调控网络，探索骨肉瘤患者中的调控机制。
背景&方法
背景：骨肉瘤是一种严重的骨恶性肿瘤，具有较高的侵袭性和转移性，儿童期发病率较高。虽然先前的研究揭示了骨肉瘤发生的潜在原因，但骨肉瘤的具体机制尚不清楚，迫切需要深入研究。
方法：
1、在GEO数据库下载GSE12685（16个骨肉瘤_vs_2个健康对照）和GSE69470（骨肉瘤细胞系_vs_4种正常人骨细胞系（包括软骨细胞、间充质干细胞、成骨细胞和骨骼肌细胞）芯片数据；
2、利用GEO2R筛选差异基因和差异miRNAs；
3、利用miRDIP数据库预测miRNA靶向mRNA，与差异基因取交集；
4、GO和KEGG富集分析；
5、利用STRING和Cytoscape构建miRNA-mRNA网络。
结果
识别差异miRNAs和差异基因
在GSE12685数据集中共筛选出834个差异基因，其中424个下调和410个上调（图1c和图2c）。在GSE69470数据集中，共筛选出55个差异miRNAs（骨肉瘤细胞系_vs_软骨细胞、成骨细胞和骨骼肌细胞系），其中45个下调，10个上调(图1a和图2a)；共筛选出59个差异miRNAs（骨肉瘤细胞系_vs_间充质干细胞），其中43个下调和16个上调（图1b和图2b）。
预测差异miRNA靶向mRNA
为了识别骨肉瘤形成过程中的关键miRNAs，作者将骨肉瘤细胞系与正常细胞或间质干细胞相比的差异表达miRNAs中筛选了37个常见miRNAs，其中包括30个下调miRNAs和7个上调miRNAs（图2c）。通过miRDIP数据库预测了4037个潜在靶向mRNA。此外，在GSE12685数据集的DEGs和GSE69470的miRNAs靶向mRNA取交集得到114个交集基因（图3c和3d）。
GO富集分析
为了探讨骨肉瘤的病理机制，作者对差异基因和差异miRNA靶向的mRNA进行GO富集分析。GSE12685中的DEGs主要与细胞外基质、血管发育调控、骨骼系统发育等相关（图3a）。GSE69470中差异miRNAs靶向mRNA主要与骨骼系统发育、共价染色质修饰、细胞生长等相关（图3b）。此外，作者还发现交集基因与骨骼系统发育、细胞对生长因子刺激反应的调节、细胞生长的调节等相关（图3e）。
KEGG富集分析
为了揭示骨肉瘤的调控机制，作者对差异基因和差异miRNA靶向的mRNA进行KEGG富集分析。结果显示，GSE12685中的DEGs主要与PI3K-AKT通路、Hippo通路、MAPK通路、癌症中的microRNAs、P53通路、Rap1通路、TGF-β通路等相关（图4a）。GSE69470中差异miRNAs靶向mRNA主要与肿瘤通路、PI3K-AKT通路、MAPK通路、肿瘤microrna、Rap1通路、P53通路、TGF-β通路等相关（图4b）。此外，作者还发现交集基因也参与了PI3K/AKT通路、Hippo通路、MAPK通路、癌症中的microRNAs、P53通路、TGF-β通路、Rap1通路（图4c）。
网络分析
为了揭示骨肉瘤的分子机制，作者通过STRING数据库对差异基因、差异miRNA靶向mRNA和交集基因构建调控网络，并通过Cytoscape进行可视化。结果显示，LEF1、RUNX2、CSF1R、PTPRD、VAV3、WIF1、BMP3、TFEC、FZD3、PTCH1、THBS1、CDKN1A、FBN1、TGFB1和IGFBP3与miR-22-3p、miR-154-5p、miR-31-5p、miR-34a-5p、miR-485-3p、miR-93-5p和miR-9-5p均存在调控关系(图5)。
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