Cellular Biochemistry(IF：3.448)杂志上的一篇文章，“Identification of downregulated circRNAs from tissue and plasma of patients with gastric cancer and construction of a circRNA‐miRNA‐mRNA network”，作者利用多种公共数据库和在线分析网站识别胃癌患者组织和血浆中下调的circRNA并构建circRNA-miRNA-mRNA网络。 Identification of downregulated circRNAs from tissue and plasma of patients with gastric cancer and construction of a circRNA‐miRNA‐mRNA network
胃癌患者组织和血浆中下调circRNA的识别及circRNA-miRNA-mRNA网络的构建
一. 研究背景
对癌组织中circRNA的研究一直很火热，也有很多研究发现circRNA对胃癌(Gastric cancer，GC)的发展起到调控作用。作者想要利用公共数据库挖掘在GC中以及GC患者血浆中差异表达的circRNAs，通过建立胃癌中的ceRNA调控网络来探索胃癌的发生机制，寻新的胃癌标志分子。作者同时选了血浆样本数据也是为了使结果服务于临床，便于利用GC患者血浆对一些情况做出预测。 二. 研究思路
三. 结果解析
1. 识别DECs即差异表达的circRNAs
图1. 筛选差异表达的circRNAs
GSE89143数据集样本为3个GC组织 vs 3个非癌组织的circRNA表达谱芯片数据；GSE93541是3个GC患者plasma样本 vs 3个正常人plasma样本的circRNA表达谱芯片数据。使用GEO2R网页工具分析，筛选DECs的标准是：|log2FC|>2 ，adjp<0.05。
∙A：用Venn图取在两个数据集中共同的表达上调的DECs，数量为0。
∙B：用Venn图取在两个数据集中共同的表达下调的DECs，数量为3个。三个DECs的名称和表达差异分析如表1所示。
表1. 三个表达下调的DECs在两个数据集中的表达差异分析
2. 在细胞系中验证3个DECs的差异表达
图2. 在细胞系中验证3个DECs的表达量
∙GSE-1是人胃上皮细胞系，MGC-08是胃癌细胞系。qRT-PCR实验检测三个DECs的表达量，结果显示在胃癌细胞系中三者表达量都显著下调。
3. 预测靶miRNAs和靶mRNA
基因调控网络作者使用CircInteractome网站预测3个DECs的靶miRNA，一共有90靶miRNA被发现。为了进一步减少数量，作者指定筛选标准为：miRNA在GC组织中高表达且对GC病人的预后存在负效应。最终符合标准的miRNA有6个。对于mRNA的筛选，作者使用TargetSc站和miRNet网站预测了6个靶miRNA的靶mRNA，取到共同的519个靶mRNA代表的基因。 图3. 6个靶miRNA在TCGA-STAD数据集中的表达情况
∙图3：用starBa站分析的hsa‐miR‐323a‐3p，hsa‐miR‐331‐5p，hsamiR‐377，hsa‐miR‐485‐3p，hsa‐miR‐889和hsa‐miR‐370这6个靶miRNA在TCGA-STAD中的表达情况。红是胃瘤组织，紫是正常组织。
图4. GC患者中针对6个靶miRNA的生存分析结果
∙图4：作者用Kaplan-Meier Plotter网站分析的6个靶miRNA对GC患者总生存时间OS的生存分析结果。可以看到这6个靶miRNA的高表达(红)预示着GC患者更差的预后水平。
4. 对靶基因进行GO和KEGG通路分析
图5. 靶基因的GO分析结果
∙图5：作者对前文取到的靶基因用DAVID网站进行GO(Gene ontology)分析,绿的BP代表
生物学事件，红的CC代表细胞成分，蓝的MP代表分子功能。靶基因一共在125个GO term中显著富集(p<0.05),这里展示了三个GO分类中靶基因富集最多的前10个GO term。
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