miRNA直肠癌预后
今天跟大家分享的是十一月份发表在frontiers in Oncology杂志上的一篇文章，是关于结直肠癌miRNA预后的，做相关研究的小伙伴有兴趣的话可以仔细研读呦。
A Five-microRNA Signature as Prognostic Biomarker in Colorectal Cancer by Bioinformatics Analysis
通过生物信息分析得到五个microRNA组成的结直肠癌预后标志物
结直肠癌（CRC）是一种非常常见的胃肠道肿瘤，发病率高，死亡率高。据估计约占癌症发病率和死亡率的十分之一。虽然治疗手段(如手术、放疗、化疗、靶向治疗等)发展迅速，但高复发率和不良预后仍是困扰问题。虽然目前已发现多种生物标志物与结直肠癌的发生、进展和预后相关，但其可靠性仍存在争议。因此，迫切需要筛选新的诊断和预后的生物标志物或治疗靶点。
一． 结果
1. 识别差异表达的miRNAs和mRNAs
在这一部分，作者在464个肿瘤样本与9个正常样本间筛选出502个差异表达的miRNA，其中343个上调，159个下调。同时在488个肿瘤样本与42个正常样本间筛选出5540个差异表达基因，包括2992个上调基因以及2548个下调基因（图1）。
图1. 差异表达基因热图
2. 构建Five-miRNA的预后特征
作者将样本分成训练集以及验证集，使用单因素分析筛选出32个与生存相关的miRNA。在这32个miRNA中筛选出8个进一步分析（表1）。接着使用KM筛选出7个进行后续分析，基于先前的研究，从这7个中继续选出5个使用多因素cox模型构建预后signature。得到一个风险得分，即这五个miRNA的系数乘表达加和。
表1.八个候选miRNA的单因素分析以及多因素分析结果
3. 在训练集、验证集以及整个数据集中使用预后特征预测生存并对其进行评估
在这一部分作者分别在训练集、验证集以及整个数据集中使用风险得分将患者分为高低风险组，并评估高低风险组生存差异（图3A-C）。接着作者又在这三组数据中使用AUC、ROC评估这个预后特征的效能（图3D-I）.
图3. 生存分析以及预测效能的评估
4. Five-miRNA的预后特征相对于其他临床因素的独立性
在这一步，作者结合其他临床因素分析预后特征。首先使用单因素cox回归分析，来研究预后特征与生存（表2）。使用多因素cox分析来研究其独立性（图4）。接着作者又研究了这五个miRNA与临床特征之间的关系（表3）。
表2. 预后特征与其他临床因素的单因素分析与多因素分析
图4. 预后特征独立性分析
表3.miRNA与临床特征之间的关系
5. 预测这五个miRNA的靶基因
作者在这一部分预测这五个miRNA的靶基因，为了保证预测的准确性，作者取多个数据库的预测靶基因交集作为识别出的靶基因（图5）。接着作者研究了靶基因与差异基因的交集。最终得到这五个miRNA与交集靶基因的子网（图6）。
图5.三个数据库预测靶基因的情况
图6.miRNA和靶基因的子网
6. 靶基因的功能富集分析
作者对这些靶基因进行了GO功能富集分析，包括CC、BP、MF结果如图7A-C。此外作者同样进行了KEGG通路富集分析，分析结果如表4。作者对这些通路功能进行了一系列分析以及解释，KEGG通路结果如图7D-F。
图7. GO和KEGG功能富集结果
表4. KEGG结果
7. PPI网络中的hub基因以及生存相关的靶基因
在最后，作者使用之前得到的靶基因构建了PPI网络。同时对网络进行分析，找出hub节点，最终得到十个hub点（图8，表5）。除此之外作者使用KM曲线研究那些靶基因与生存显著相关，结果如图9。
图8.靶基因的蛋白质互作网络
表5. PPI网络中的hub点
图9. 靶基因的生存曲线图