【摘 要】
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目的 运用生物信息学方法构建重度抑郁症（MDD）患者的miRNA-mRNA调控网络，以便更全面地阐明MDD的发病机制。方法 从GEO数据库检索并下载包含19例正常人和30例MDD患者外周血的miRNA数据集（GSE81152），利用R软件筛选差异表达的miRNA（DE-miRNA），并预测DE-miRNA上游转录因子和下游靶基因。从GEO数据库获得GSE98793和GSE76826数据集，利用R软
【基金项目】
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广西自然科学基金资助项目（2020JJA140287）；
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目的 运用生物信息学方法构建重度抑郁症（MDD）患者的miRNA-mRNA调控网络，以便更全面地阐明MDD的发病机制。方法 从GEO数据库检索并下载包含19例正常人和30例MDD患者外周血的miRNA数据集（GSE81152），利用R软件筛选差异表达的miRNA（DE-miRNA），并预测DE-miRNA上游转录因子和下游靶基因。从GEO数据库获得GSE98793和GSE76826数据集，利用R软件获取差异表达基因（DEG），再与下游靶基因交集得到DE-miRNA下游目标基因。对DE-miRNA下游目标基因进行京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析，构建miRNA-mRNA调控网络，并筛选出核心miRNA和核心基因。结果 筛选出8个上调DE-miRNA和10个下调DEmiRNA，上游转录因子有5个[特异性蛋白1（Sp1）、特异性蛋白4（Sp4）、早期生长反应1（EGR1）、锌指蛋白143（ZNF143）和锌指蛋白161（ZFP161）]。下游靶基因与DEG交集后获得95个DE-miRNA下游目标基因。KEGG富集分析结果显示，DE-miRNA下游目标基因主要涉及造血细胞系、Th17细胞分化、人类T细胞白血病病毒1感染、mTOR信号通路等途径。miRNA-mRNA网络筛选出3个核心miRNA（hsa-miR-4428、hsa-miR-3664-3p和hsa-miR-539-5p）和5个核心基因（IL-7R、IKZF3、CD3D、CD3G和MS4A1）。结论 成功构建MDD患者的miRNA-mRNA调控网络，其中hsa-miR-4428、hsa-miR-3664-3p和hsa-miR-539-5p等核心miRNA通过影响IL-7R、IKZF3和CD3D等核心基因表达，并进一步调节免疫系统，在MDD的发生发展中发挥重要作用。
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