【摘 要】
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LncRNA研究是肿瘤热门研究领域之一。目前已有文献报道MALAT1在肿瘤中的作用与功能,但MALAT1导致癌症发生与发展机制仍然不清楚。因此,本文通过meta分析、GEO数据库挖掘、PPI分析探索MALAT1导致肿瘤发生与发展的分子机制。收集截至到2018年1月的MALAT1与癌症预后相关性研究的文章数据,共纳入25项研究,包括2497名患者。STATA软件meta分析出MALAT1过表达与较差
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LncRNA研究是肿瘤热门研究领域之一。目前已有文献报道MALAT1在肿瘤中的作用与功能,但MALAT1导致癌症发生与发展机制仍然不清楚。因此,本文通过meta分析、GEO数据库挖掘、PPI分析探索MALAT1导致肿瘤发生与发展的分子机制。收集截至到2018年1月的MALAT1与癌症预后相关性研究的文章数据,共纳入25项研究,包括2497名患者。STATA软件meta分析出MALAT1过表达与较差的总生存率（OS）存在相关性（合并HR=2.18;95%CI 1.93～2.45;p=0.135）,MALAT1的过表达与无进展生存期（PFS）也相关（合并HR=1.34,95%CI 0.91-1.97;p=0.178）。GEO数据库下载GSE原始数据经过预处理和数据质量控制分析,最后得到8个具有675个癌症样本数据集用于差异表达基因分析。首先利用卵巢癌GSE18520数据集对卵巢癌进行差异表达分析,得到4948个差异表达基因;然后,根据卵巢癌MALAT1基因表达水平分为高表达和低表达组并进行差异表达分析,得到154个差异表达基因;最后,在8个GSE数据集中根据MALAT1的高低表达划分为两组并进行差异表达基因分析,得到17954个差异表达基因。三组结果取交集,得到85个MALAT1可能导致肿瘤发生发展的显著差异表达的靶基因。通过四个lncRNA和七个miRAN靶点预测数据库预测MALAT1可能直接或间接作用的的靶点基因,结合GEO差异表达分析的靶基因,得到5个miRNA和11个核心靶基因。基因功能富集分析共富集到GO项目25条,KEGG信号通路4条。PPI分析表明CUL5、CCNT2、INO80D、ATF7IP、HNRNPA2B1和ZNF207六个核心靶基因之间存在一定的互作关系。LPP和PTK2两个靶基因也存在一定的相互作用关系。进一步GDSC靶标药物分析,筛选核心靶基因具有统计学显著意义（p<0.01）的靶标药物,结果如下:LPP基因3个,CLOCK基因1个;RAB14基因4个;INO80D基因2个;ZNF207基因2个;ATF7IP基因6个;PTK2基因2个;SEC11A基因6个;HNRNPA2B1基因1个。本文运用meta分析表明MALAT1与肿瘤预后相关,通过GEO数据挖掘并联合多个生物信息学数据库挖掘MALAT1的核心靶点分子并富集到其导致肿瘤发生与发展的四条关键的KEGG信号通路。
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