mRNAのin vivo発現セットでのmicroRNA信号の検出

背景：MicroRNA（miRNA）は、遺伝子発現を調節できる約21のヌクレオチド非コーディング転写産物です。最も広く研究されている規制メカニズムには、miRNAの標的mRNAへの結合が含まれます。その結果、標的mRNAの翻訳が阻害され、mRNAが不安定になる可能性があります。miRNAの阻害効果は、悪性増殖、アポトーシス、発達、分化、および代謝プロセスを含む多様な細胞プロセスに関連しています。mRNAおよびmiRNAプロファイルのセットの内因性変動には、データセットの他の多くの変動と統計的に区別できる相関変化が含まれているかどうかを尋ねました。 方法論/主要な所見：RNAは、12のヒト原発性脳腫瘍生検から抽出されました。これらのサンプルを使用して、マイクロアレイ分析によるゲノム全体のmRNA発現レベルと、リアルタイム逆転写PCRによるmiRNAプロファイルを決定しました。相関係数は、可能なすべてのmRNA-miRNAペアと、ランダム分布と比較したこれらの相関の分布について決定されました。これらの分布の尾部では、過剰な正と負の相関ペアが観察されました。これらの最高の相関ペアのほとんどには、ターゲット関係を予測するのに十分な補完的なシーケンスが含まれていません。また、彼らは互いに物理的な近くにあることもありません。ただし、相関係数の有意性が適度に緩和されるペアを調べることにより、負の相関はターゲットを予測する傾向があり、正の相関は物理的に近似したペアを予測する傾向があります。高相関ペアのサブセットは、miRNAを過剰発現または抑制し、相関mRNAを測定することにより、実験的に検証されました。 結論/有意性：腫瘍サンプルのセット内に十分な情報が存在し、miRNAレベルとmRNAレベルの内因性相関を検出します。検証に基づいて、これらの相関の因果矢印は、miRNAからmRNAに向けられる可能性があります。これらのデータセットから、miR-181cに関連する腫瘍抑制経路を推測および検証しました。

BACKGROUND: microRNAs (miRNAs) are approximately 21 nucleotide non-coding transcripts capable of regulating gene expression. The most widely studied mechanism of regulation involves binding of a miRNA to the target mRNA. As a result, translation of the target mRNA is inhibited and the mRNA may be destabilized. The inhibitory effects of miRNAs have been linked to diverse cellular processes including malignant proliferation, apoptosis, development, differentiation, and metabolic processes. We asked whether endogenous fluctuations in a set of mRNA and miRNA profiles contain correlated changes that are statistically distinguishable from the many other fluctuations in the data set. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: RNA was extracted from 12 human primary brain tumor biopsies. These samples were used to determine genome-wide mRNA expression levels by microarray analysis and a miRNA profile by real-time reverse transcription PCR. Correlation coefficients were determined for all possible mRNA-miRNA pairs and the distribution of these correlations compared to the random distribution. An excess of high positive and negative correlation pairs were observed at the tails of these distributions. Most of these highest correlation pairs do not contain sufficiently complementary sequences to predict a target relationship; nor do they lie in physical proximity to each other. However, by examining pairs in which the significance of the correlation coefficients is modestly relaxed, negative correlations do tend to predict targets and positive correlations tend to predict physically proximate pairs. A subset of high correlation pairs were experimentally validated by over-expressing or suppressing a miRNA and measuring the correlated mRNAs. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Sufficient information exists within a set of tumor samples to detect endogenous correlations between miRNA and mRNA levels. Based on the validations the causal arrow for these correlations is likely to be directed from the miRNAs to the mRNAs. From these data sets, we inferred and validated a tumor suppression pathway linked to miR-181c.