高血压脑出血患者脑组织microRNA表达谱及生物信息学分析.pdf
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1、四川医学2 0 2 3年9 月第44卷(第9 期)SichuanMedical Journal,2023,Vol.44,No.9905doi:10.16252/ki.issn1004-0501-2023.09.002论著高血压脑出血患者脑组织microRNA表达谱及生物信息学分析青成朗,肖文峰”,刘峻伶,李强,陈礼刚,蒋正方1(1.西南医科大学附属医院神经外科,四川泸州6 46 0 0 0;2.四川绵阳四四医院神经外科,四川绵阳6 2 10 0 0)【摘要】目的构建高血压脑出血患者脑组织差异表达miRNA,并进行生物信息学分析。方法选取行高血压脑出血手术患者脑血肿腔壁脑组织标本16 例,同期选
2、择重型颅脑损伤且具有高血压病史患者脑组织标本16 例作为对照组。通过Trizol法提取标本总RNA,筛选出差异表达的miRNA。利用生物信息学技术分析差异表达miRNA的特点,通过String数据库得到靶基因蛋白互作分析结果,Cytoscape软件进行miRNA-mRNA核心调控网络可视化。结果实验组与对照组相比较共筛选出差异表达miRNA43个(P0.05),其中上调miRNA共7 个,下调miRNA共36 个。对差异miRNA的靶基因进行KEGG/GO富集分析,得到与高血压脑出血相关的信号通路:cAMP信号通路、ErbB信号通路、Calcium信号通路、Wnt信号通路(P0.05)。构建m
3、iRNA-mRNA可视化网络图,发现关联度最高的miRNA为:hsa-miR-1303、h s a-miR-1972、h s a-mi R-36 2-3p、h s a-mi R-10 1-3p、h s a-mi R-37 8 d,PPI蛋白互作分析发现连接度最高的前三个基因为:MAPK1、GRB2和RAC1。结论差异miRNA可能在自发性高血压脑出血的发病机制中具有重要作用,可能为自发性高血压脑出血的治疗及预防提供潜在治疗靶点及方向。【关键词】miRNA;高血压脑出血;脑组织;调控网络【中图分类号】R743.34MicroRNA Expression Profile and Bioinform
4、atics Analysis in Hypertensive Cerebral Hemorrhage Patients.Xu Chen-glang,Xiao Wenfeng,Lu Junling,et al.1.Department of Neurosurgery,the Afliated Hospital of Southwest Medical UniversityLuzhou,Sichuan 646000;2.Department of Neurosurgery,Sichuan Mianyang 404 Hospital,Mianyang,Sichuan 621000,China.Abs
5、tract】O b j e c t i v e T o c o n s t r u c t mi c r o RNA d i f f e r e n t i a l l y e x p r e s s e d i n h y p e r t e n s i v e i n t r a c e r e b r a l h e mo r r h a g e p a t i e n t sand analyze it bioinformatically.Methods 16 patients with hypertensive intracerebral hemorrhage were select
6、ed,and 16 patientswith severe craniocerebral injury and hypertensive history were selected as control group.Total RNA was extracted by Trizol method【文献标志码】A【文章编号】10 0 4-0 50 1(2 0 2 3)0 9-0 9 0 5-0 6【基金项目】四川省科技计划项目(编号:2 0 17 JY0035)通信作者,E-mail:14 Abdelhamid MH,Zayed AS,Ghoneima WE,et al.Randomized,d
7、ouble-blind,placebo-controlled trial to compare solifenacin versus trospiumchloride in the relief of double-J stent-related symptoms J.World JUrol,2017,35(8):1261-1268.15 Okane M,Robinson D,Cardozo L,et al.Mirabegron in the managementof overactive bladder syndrome JJ.Int J Womens Health,2022,14:1337
8、-1350.16 Van Besien J,Keller EX,Somani B,et al.Mirabegron for the treatmentof ureteral stent-related symptoms:a systematic review and Meta-anal.-ysisJ.Eur Urol Focus,2022,8(4):1031-1041.17】周文霞,沈俊文,陈煜.米拉贝隆治疗输尿管支架留置引起的相关症状 J.浙江临床医学,2 0 2 1,2 3(10):148 5-148 7.【18 杨江华,廖晓星,赵延朋,等.米拉贝隆治疗输尿管支架管相关症状的效果 J.中国
9、医药导报,2 0 2 0,17(36)9 1-9 4.19 Zhang K,Yan W,Li H,et al.Comparison of mirabegron plus tamsulo-sin and tamsulosin monotherapy for the treatment of ureteral stent-re-lated symptoms:a prospective randomized study J.Urol Int,2022,106(12):1226-1232.20 Chen YB,Gao L,Jiang Q,et al.Tamsulosin monotherapy is
10、effective inreducing ureteral stent-related symptoms:a Meta-analysis of random-ized controlled studiesJ.Curr Med Sci,2019,39(5):707-718.21 Mawhorter M,Streeper NM.Advances in ureteral stent technology J.Curr Opin Urol,2022,32(4):415 419.22 Tubaro A,Batista JE,Nitti VW,et al.Efficacy and safety of da
11、ily mira-begron 50 mg in male patients with overactive bladder:a critical analy-sis of five phase III studiesJ.Ther Adv Urol,2017,9(6):137-154.(收稿时间:2 0 2 3-0 2-15)906and differential expression miRNAs were screened.Cytoscape sofware was used to visualize the miRNA-mRNA core regulatory net-work.The
12、characteristics of differentially expressed mirnas were analyzed by bioinformatics technology.The results of target gene pro-tein interaction analysis were obtained by String database.Results Total of 43 differentially expressed miRNAs were detected be-tween experimental group and control group(P0.0
13、5),including 7 up-regulated miRNAs and 36 down-regulated miRNAs.KEGG/GO enrichment analysis was performed on the target genes of differential miRNA,and the signaling pathways associated with hyperten-sive intracerebral hemorrhage were obtained:cAMP signaling pathway,ErbB signaling pathway,Calcium si
14、gnaling pathway,Wnt signa-ling pathway(P1,P0.05的已知miRNA并分析。1.3差异miRNA生物信息学分析及miRNA-mRNA调控网络构建:对筛选的差异 miRNA通过Tar-getscan0 miRBD7 两种在线分析工具进行基因预测,对预测到的相关靶基因进行KEGG和GO分析,研究其在生物学中的作用。为了解miRNA与mRNA 相互作用,导出miRDB数据库预测的14种已知miRNA的靶基因,筛选得分大于8 0 分的靶基因利用Cytoscape四川医学2 0 2 3年9 月第44卷(第9 期)SichuanMedical Journal,20
15、23,Vo l.44,No.9软件绘制miRNA-mRNA可视化调控图,同时使用String数据库构建靶基因PPI蛋白蛋白互作分析图并筛选出核心模块。1.4乡统计学方法:采用SPSS20.0软件进行统计学分析。计量资料使用Shapiro-Wilk方法进行正态性检验,KEGG和GO分析采用超几何检验。以P1并调整P0.05,得到差异的miRNA共43个,其中有7 个差异的miRNA呈下调,36 个差异的miRNA呈上调,见表1。对检测到的43个差异miRNA进行分析,其中已知miR-NA14个,新发现miRNA29个,差异表达miRNA火山图见图1。14个已知的miRNA中8 个miRNA呈上调
16、,6 个miRNA呈下调。新发现的miRNA的碱基序列见表2。表1HICH脑组织差异 miRNA表达谱差异miRNA差异倍数hsa-miR-101-3p1.632454971hsa-miR-121361.738826935hsa-miR-13032.258245173hsa-miR-148b-5-1.25585966hsa-miR-19725.216353635hsa-miR-19733.373171258hsa-miR-21-3p5.132390433hsa-miR-2681-5-2.810468206hsa-miR-362-3p2.997894492hsa-miR-378d-5.36747
17、0288hsa-miR-42541.264562658hsa-miR-43064.657946121hsa-miR-4485-34.799182564hsa-miR-584-3p2.832408048novelmiRNA-10353.87958522novelmiRNA-232.387262474novelmiRNA-2803.825617451novelmiRNA-3092.190719069novelmiRNA-3283.659153969novelmiRNA-343.651567423 907:差异miRNA差异倍数novelmiRNA-704.645395843novelmiRNA-3
18、825.057114701novelmiRNA-4145.164572136novelmiRNA-4481.457612158novelmiRNA-4593.737017976novelmiRNA-4702.457948161novelmiRNA-5202.092658515novelmiRNA-5382.707426119novelmiRNA-6242.454976431novelmiRNA-6384.086716059novelmiRNA-6471.907740181novelmiRNA-6742.977006324novelmiRNA-7053.451976461novelmiRNA-7
19、513.785788986novelmiRNA-7633.723462114novelmiRNA-7904.112859634novelmiRNA-8013.604795442novelmiRNA-8233.967404848P调节类型0.020764639下调0.031131275上调0.042787871上调0.037123601下调0.005720316上调0.031073988上调0.028407719下调0.022568235下调0.049627569下调0.021663下调0.04937814上调0.002610279上调4.35E-08上调0.033271854上调0.01427
20、1226上调0.043019337上调上调0.0258737970.0363762460.0368313610.046551694P0.0063066140.0001447250.0222254260.0222391610.0312421320.0446969480.0158222170.0148915160.0489063120.0003845340.0368600890.0109617220.0119619840.0180980980.0174136210.0006499310.0447634090.032700095novelmiRNA-8403.94688996novelmiRNA-9
21、513.485432809novelmiRNA-9572.745450796novelmiRNA-953.476543773novelmiRNA-9894.783630922注:novel表示新发现的miRNAHcb-vs-Hb:P1FilteredUp6Down4-2-0-6-4-2FOlog,Fold Change注:图中每个点代表一个miRNA,横坐标为log2Fold Change值,纵坐标为显著性取对数后的P值。横坐标左侧标记表示上调的miRNA,上调右侧标记表示下调的miRNA。图中Hcb表示高血压脑出血组,Hb表示上调高血压颅脑创伤组上调图1火山图显示miRNA的显著性差异表达调
22、节类型上调上调上调上调上调上调上调上调上调上调上调上调下调上调上调上调上调上调0.024598099上调0.002565804上调0.002565804上调0.039831441上调0.004876952上调24 908miRNA_idnovelmiRNA-1035novelmiRNA-23novelmiRNA-280novelmiRNA-309novelmiRNA-328novelmiRNA-34novelmiRNA-70novelmiRNA-382novelmiRNA-414novelmiRNA448novelmiRNA-459novelmiRNA-470novelmiRNA-520nov
23、elmiRNA-538novelmiRNA-624novelmiRNA-638novelmiRNA-647novelmiRNA-674novelmiRNA-705novelmiRNA-751novelmiRNA-763novelmiRNA-790novelmiRNA-801novelmiRNA-823novelmiRNA-840novelmiRNA-951novelmiRNA-957novelmiRNA-959novelmiRNA-9892.2革靶基因预测结果:选择上述43个有统计学意义的差异表达miRNA进行研究,采用 Targetscan、m i RD B两种生物学信息在线数据库同时对高通
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- 高血压 脑出血 患者 组织 microRNA 表达 生物 信息学 分析
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