论文摘要
研究证明长非编码RNA（lncRNA）在多种重大人类复杂疾病中起到重要调控作用,包括癌症的发生、发展与预后。因此,开发生物信息学算法、软件和数据库系统研究癌症风险lncRNA具有重要意义。近年来,我们课题组以癌症lncRNA为中心开展了一系列的生物信息学方法研究:首先,我们开发了一套系统的方法全面识别癌症中具有调控活性的lncRNA-miRNA-mRNA竞争三元组,定义并构建了12种癌症的全局竞争活性谱,发现lncRNA的竞争活性具有高度癌症特异性,发现一个由五个调控子组成的功能性模块（H19、miR-17、miR-20、THBS1、MAP3K12）,可以作为乳腺癌诊断风险分子标记物。其次,我们系统揭示了lncRNA在恶性肿瘤中的DNA甲基化调控模式,开发了一种重注释策略将Infinium DNA甲基化芯片的探针重新注释到lncRNA功能位点,构建了20种癌症、4629个肿瘤样本和705个正常样本的DNA甲基化谱,识别出癌症状态特异及预后相关甲基化模式的lncRNA。此外,我们系统研究了人类lncRNA上的SNP分布特征,发现人类lncRNA具有较低的SNP密度,发现lncRNA的进化保守区域上存在疾病风险SNP,疾病风险SNP可以通过改变lncRNA的二级结构导致疾病。课题组还开发了多个非编码RNA研究的数据库:LincSNP和MSDD数据库是查询ncRNA疾病风险SNP的数据库;Lnc2Cancer是国际上最大的癌症风险lncRNA数据库;LncACTdb和miRSponge是研究ceRNA的重要数据库;Lnc2Meth是研究癌症lncRNA甲基化模式的重要数据库。在最新的研究中,我们开发了一个基于多网络融合的生物信息学算法CLING （Cancer LncRNA Identification by Network Grouping）,通过分析候选lncRNA与已知的癌症lncRNA在不同分子网络中的关系,在全基因组范围内识别癌症风险lncRNA。本研究首先构建了9个lncRNA相关的功能互作网络,通过整合lncRNA在各个网络中的拓扑性质以及每个网络的优化结果,进而生成每种癌症所有候选lncRNA与该癌症相关性的综合排名。通过验证,我们发现CLING比基于单个lncRNA互作网络的优化方法更有效,并且其AUC得分在10种癌症中在0.8516到0.9413之间。值得注意的是,在膀胱癌、乳腺癌、胃癌、肝癌、前列腺癌,卵巢癌和结肠癌的前10位预测的lncRNA中,我们发现了少数lncRNA已经被最近的生物实验证实为癌症相关的lncRNA。此外,对肝细胞癌进行分析表明,我们的方法可以优化出一些无法被差异表达识别的新型癌症lncRNA,如MIR22HG。此外,基于该算法我们还开发了一个在线的软件平台CLING（访问网址为:http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/cling/）,该平台整合了表达谱数据、序列信息、分子互作数据及生物学网络数据,使用者可以在线提交和优化癌症候选lncRNA。我们相信CLING有助于识别和揭示lncRNA在癌症发展中的功能及作用机制。
论文目录
文章来源
类型: 国内会议
作者: 宁尚伟
关键词: 癌症,生物信息学,多网络融合,在线软件平台,计算生物学
来源: 中国生物工程学会第十三届学术年会暨2019年全国生物技术大会 2019-11-09
年度: 2019
分类: 基础科学,医药卫生科技
专业: 生物学,肿瘤学,生物医学工程
单位: 哈尔滨医科大学生物信息学院
分类号: R730.2;Q811.4
DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.026862
页码: 333-334
总页数: 2
文件大小: 183k
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