共调控网络对心肌梗死的病理学和复发分析

Abstract

心肌梗塞(MI)是死亡的重要原因，并且有许多基因参与。TF和miRNA是基因表达的关键调控子。在MI研究中，我们假设TF和miRNA起到协同调控作用。在收集了MI候选基因和miRNA之后，我们通过整合预测的和实验证实的miRNA和TF靶来构建一个MI的miRNA-TFco-regulatorynetwork。我们发现网络里一些hub节点(e.g.miR-16andmiR-26)是重要的调控子，并且这个网络可以作为一个桥梁来解释前人研究结果之间存在的联系，在本研究中我们通过miR-29的例子来说明。

我们还构建一个MI复发的调控网络并发现几个重要gene(e.g.DAB2,BMP6,miR-andmiR-)，这些基因的异常表达可能是MI复发的潜在机制和标记。最后，我们提出一个细胞model来讨论与MI信号通路相关的TF和miRNA调控子。本研究为参与MI和其复发过程的基因表达调控和调控子提供详细的见解。

Method

MIcandidategenesandmiRNAs

为了收集参与MI病理学的基因，我们整合了来自三个来源的MI相关基因(CADgene,PUBMED,MIGWAS)。最终得到了个基因。基于Sureshetal.的研究，我们得到了个差异表达基因(p0.05)(在18个月内有无MI复发)。这些基因包含了31个TF。通过严格的p值阈值的过滤(p0.01),最终得到了个MI复发相关基因。

IdentificationofmiRNAandTFtargets整合预测和实验证实的miRNA靶。预测的miRNA靶来自于TargetScan、miRanda，实验证实的miRNA靶来自于miR2Disease、miRTarBas、miRecords和TarBase。为了预测TF和miRNA/gene之间的调控互作关系，从UCSC获取TFBS数据，为了降低假阳性率，使用Z值=2.33作为严格的阈值。此外，还合并了来自于ENCODE的ChIP-SeqandChIP-chipdata的TF靶数据。实验证实的TF靶来自于TRANSFAC。

Thegenerationofnetworkandsubnetwork在获取了TF-miRNA/gene或miRNA-TF/gene关系对之后，我们根据miRNA-TF-geneFFLs和miRNA-TFFBLs来构建MI的miRNA-TF共调控网络。构建的网络包括MI-specificmiRNA-TFnetwork,verifiedMInetwork,hubsubnetworkandrecurrencerelatednetwork。对于NFATandHypertrophy的心脏信号通路的subnetwork，首先收集了来自于BIOCARTA的该通路的基因，然后合并至少含有一个通路基因的FFLs。这些网络都通过Cytoscape来进行可视化。

Thehub







































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