Frontiers in Genetics | 肝细胞癌中RNA 表达网络分析

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近日，Frontiers in Genetics（IF=4.151）发表了中国科学技术大学生命科学学院单革教授，陈亮博士和中国科学技术大学附属第一医院（原安徽省立医院）许戈良主任为共同通讯作者的文章，报道了肝细胞癌临床标本中各种RNA的共表达网络分析(Sheng, Wang et al. 2019)。单革教授是第五届circRNA研究论坛的特邀嘉宾，欢迎各位届时参加论坛。点击阅读原文，即可报名。

本文主要基于高通量测序技术，分析miRNA，circRNA，lncRNA和mRNA的表达水平，然后进行共表达分析，找出HCC特异性的RNA表达变化状态，基于这些特定RNA分子做通路分析和临床标本验证。

收集新鲜的HCC标本和癌旁组织对照的总RNA，小分子RNA建库测miRNA，去除核糖体RNA后建库做测序分析mRNA，lncRNA和circRNA，然后比较四对HCC与癌旁组织中相关分子的变化。

图1 HCC标本分析流程 （(Sheng, Wang et al. 2019)）

Bowtie分析miRNA，TopHat2和Cufflinks分析mRNA和lncRNA，find_circ分析circRNA，获得差异表达的各种RNA分子信息。 

图2 各种RNA分子的差异表达火山图 （(Sheng, Wang et al. 2019)）

分别挑选差异最明显的mRNA（7种），lncRNA（8种），miRNA（4种），circRNA（4种）设计引物，在21对HCC和癌旁组织中做QPCR验证。4种circRNA还进行了一代测序的序列验证。

图3 差异分子验证 （(Sheng, Wang et al. 2019)）

除了本文研究中分析到的分子，作者还汇总了其他文献中报道的分子，并在本文所用的21对HCC与癌旁组织中进行了QPCR验证。在所挑选的8种分子（PLOD3, SF3B4, ADH4, COLEC10, HULC, SNHG7, miR-421, miR-761）中，仅有两种分子有比较一致的变化状态（ADH4 和COLEC10）。

图4 文献已报道分子验证 （(Sheng, Wang et al. 2019)）

作者基于这些转录组数据进行了lncRNA-mRNA的共表达网络分析。

图5 lncRNA-mRNA共表达网络分析 （(Sheng, Wang et al. 2019)）

circRNA通常通过竞争性结合miRNA发挥作用，作者也进行了ceRNA的网络分析，构建了HCC中circRNA的ceRNA网络，并针对下游基因做了通路分析。

图6 ceRNA网络分析 （(Sheng, Wang et al. 2019)）

最后，作者通过TCGA数据分析工具UALCAN分析了9种mRNA在HCC病人中的生存曲线状态，其中7种基因的生存曲线表现出典型的相关性。

图7 相关基因生存曲线分析 （(Sheng, Wang et al. 2019)）

参考文献列表

Sheng, Z., X. Wang, G. Xu, G. Shan and L. Chen (2019). "Analyses of a Panel of Transcripts Identified From a Small Sample Size and Construction of RNA Networks in Hepatocellular Carcinoma." Front Genet 10: 431.

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