[遺伝子発現オムニバスデータセットとバイオインフォマティック分析に基づいた敗血症関連の競合する内因性RNAネットワークの構築]

目的：遺伝子発現オムニバス（GEO）データセットおよびバイオインフォマティック分析に基づいた長い非コードRNA（LNCRNA）およびmRNA発現プロファイルに関連する敗血症を分析し、敗血症関連の競合する内因性RNA（CERNA）ネットワークをMicroRNA（MIRNA）データベースに基づく分析します。 方法：敗血症関連のLNCRNAデータセットをGEOデータベースからダウンロードし、微分発現解析を敗血症データセット上でBioconductorによって実施して、差次的に発現したlncRNA（delnCRNA）と差次的に発現したmRNA（demRNA）を取得し、クラスターヒートマップを描画しました。miRNAとDelncrnaを組み合わせたMirnaは、Mircodeによって予測されました。miRNAの標的となるmRNAは、ターゲットスキャン、MirdB、およびMirtarbaseの3つのデータベースで同時に満たされました。lncrna-mirna-mRNAの相互作用関係が得られました。規制ネットワーク視覚化ソフトウェアCytoscapeを使用して、Cernaネットワークを描画しました。CernaネットワークのDemRNAは、相互作用する遺伝子データベース（String）オンラインデータベースの取得のために検索ツールにインポートされ、タンパク質間相互作用（PPI）マップを描画しました。遺伝子オントロジー（GO）機能注釈と京都百科事典（demRNAのゲノム（KEGG）経路分析が実施されました。 結果：データセットGSE89376およびGSE145227は、GEOデータベースから見つかりました。違い分析では、GSE89376の高齢者グループに14のDelncrnaと359 Demrnaがあることが示されました。89376の成人グループにおける8 delncrnaおよび153 Demrna;1 232 Delncrnaおよび1 224 GSE145227の子供グループにおけるDemrna。クラスタリングヒートマップは、敗血症グループと対照群の間でlncRNAとmRNAの発現に有意な違いがあることを示しました。CernaネットワークはmiRNAで構築されました。いくつかのDelncrnaと複数のDemrnaが敗血症のCernaネットワークに参加しました。PPI図は、タンパク質をコードするいくつかの遺伝子が互いに相互作用し、タンパク質をコードする複数の遺伝子とマルチノード相互作用ネットワークを形成することを実証しました。機能的注釈と濃縮分析は、核受容体活性、リガンド活性化転写因子活性、ステロイドホルモン受容体の活性などの機能的に関連する遺伝子に関するクロストークメカニズムがある可能性があることを実証し、フォークヘッドボックス転写因子O（FOXO）のシグナルトランスデュペンズのシグナル伝達経路（FOXO）、janus box box transcription因子O（FOXO）の発生において、疾患の発生と発生に役割を果たしました。シグナル伝達経路、p53シグナル伝達経路、およびホスホティジルイノシトール3-キナーゼ（PI3K）/AKTシグナル伝達経路。 結論：敗血症関連のlncRNA-miRNA-mRNAセルナネットワークを通じて、KEGG経路分析と組み合わせて、いくつかのLNCRNAとmRNAがCernaネットワーク関連の敗血症に関与し、いくつかのシグナル経路で重要な役割を果たしました。

OBJECTIVE: To analyze the sepsis related long non-coding RNA (lncRNA) and mRNA expression profiles based on Gene Expression Omnibus (GEO) datasets and bioinformatic analysis, and to analyze the sepsis-associated competing endogenous RNA (ceRNA) network based on microRNA (miRNA) database. METHODS: The sepsis-related lncRNA dataset was downloaded from the GEO database, and the differential expression analysis was conducted by Bioconductor on the sepsis dataset to obtain differentially expressed lncRNA (DElncRNA) and differentially expressed mRNA (DEmRNA), and cluster heat map was drawn. miRNA combined with DElncRNA were predicted by miRcode. mRNA targeted by miRNA was simultaneously met by three databases: TargetScan, miRDB, and mirTarBase. The interaction relationship of lncRNA-miRNA-mRNA was obtained. The regulatory network visualization software CytoScape was used to draw ceRNA networks. DEmRNA in the ceRNA networks were imported into the Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes Database (STRING) online database to draw the protein-protein interaction (PPI) map. The gene ontology (GO) function annotation and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analysis of DEmRNA were performed. RESULTS: Dataset GSE89376 and GSE145227 were found from GEO database. Difference analysis showed there were 14 DElncRNA and 359 DEmRNA in the elderly group of GSE89376; 8 DElncRNA and 153 DEmRNA in the adult group of GSE89376; 1 232 DElncRNA and 1 224 DEmRNA in the children group of GSE145227. Clustering heatmap showed that there were significant differences in the expression of lncRNA and mRNA between the sepsis group and the control group. The ceRNA networks were constructed with miRNA. Several DElncRNA and multiple DEmRNA participated in the ceRNA network of sepsis. The PPI diagram demonstrated that several genes encoding proteins interacted with each other and form a multi-node interaction network with multiple genes encoding proteins. Functional annotation and enrichment analysis demonstrated that there might be a crosstalk mechanism on functionally related genes such as nuclear receptor activity, ligand-activated transcription factor activity, and steroid hormone receptor activity, and played a role in the occurrence and development of diseases through forkhead box transcription factor O (FoxO) signaling pathway, Janus kinase/signal transducers and activators of transcription (JAK/STAT) signaling pathway, p53 signaling pathway, and phosphateidylinositol 3-kinase (PI3K)/Akt signaling pathway. CONCLUSIONS: Through sepsis-related lncRNA-miRNA-mRNA ceRNA network and combining with KEGG pathway analysis, there were several lncRNA and mRNA participating in the ceRNA network related sepsis, which played an important role in several signal pathways.