申请/专利权人：王亚帝

申请日：2018-07-16

公开（公告）日：2021-06-15

公开（公告）号：CN108875297B

主分类号：G16C20/30(20190101)

分类号：G16C20/30(20190101);G16C20/50(20190101);G16C20/80(20190101);G16C20/70(20190101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.06.15#授权;2018.12.18#实质审查的生效;2018.11.23#公开

摘要：本发明涉及一种利用miRNA‑gene共表达网络预测蒽环类药物心肌细胞间隙连接通讯异常的方法，包括以下步骤：步骤1：实验分组；步骤2：RNA提取；步骤3：miRNA‑gene芯片数据差异性表达分析；步骤4：miRNA靶基因分析及调控网络构建。本发明利用miRNA‑gene共表达网络预测蒽环类药物心肌细胞间隙连接通讯异常的方法，通过miRNA‑gene共表达网络预测心肌细胞间隙连接通讯异常为发现蒽环类药物心脏毒性新的分子标志物提供了新途径，为预测其预后提供了参考依据。

主权项：1.一种利用miRNA-gene共表达网络预测蒽环类药物心肌细胞间隙连接通讯异常的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：实验分组用含有蒽环类药物方案化疗乳腺癌患者外周血，建立test组；以未进行蒽环类药物处理的乳腺癌患者外周血，建立con组；步骤2：RNA提取提取test组和con组中外周血细胞的miRNA和靶基因；步骤3：miRNA-gene芯片数据差异性表达分析1导入每个miRNA探针的预设值；2过滤掉在所有芯片的重复探针中Flag均为“-50”的miRNA探针；3将每张芯片所含重复探针的荧光强度值取中位数；4计算每张芯片中重复探针的变异系数值；5芯片间采用Invariantset标准化法进行数据均一化，在同样本重复探针中取平均值；6依据实验设计和分组情况对miRNA探针进行对比，计算|FC|1.4差异倍数；7差异基因列表：选取满足|FC|1.4，P0.05的基因为差异基因；8主成分和聚类分析：芯片讯号值经数据log转换及平均数中心化后，依需求筛选出适当数目的差异基因以平均连接算法进行聚类分析；步骤4：miRNA靶基因分析及调控网络构建利用Targetscan数据库对miRNA靶基因进行初步预测；利用DAVID数据库将miRNA靶基因进行KEGG通路富集分析，筛选出P＜0.05的基因通路。

全文数据：利用miRNA-gene共表达网络预测蒽环类药物心肌细胞间隙连接通讯异常的方法技术领域[0001]本发明涉及miRNA-gene共表达网络，特别涉及一种利用miRNA-gene共表达网络预测蒽环类药物心肌细胞间隙连接通讯异常的方法。背景技术[0002]蒽环类药物，包括阿霉素（Doxorubicin，D0X、表柔比星Epirubicin,EPI及卩比柔比星PirarUbicin，THP等广泛地用于治疗血液系统恶性肿瘤和实体肿瘤，如乳腺癌、淋巴瘤、急性白血病等。以蒽环类药物为基础的联合治疗通常是一线治疗的标准方案，疗效确切，不可或缺，但其可引起脱发、骨髓抑制和心脏毒性等毒副反应。而心脏毒性AnthracyclineInducedCardiotoxicity，AIC是蒽环类药物最严重的毒副作用。Van等使用Meta分析显示，辅酶Q10、左卡尼汀、N-乙酰半胱氨酸、VC和VE等对于蒽环类化疗没有明显的心脏保护作用。[0003]目前，仅有右丙亚胺在癌症患者接受蒽环类药物治疗过程中有心脏保护作用的药物，但有学者提出该药可能会降低蒽环类药抗癌药效。临床研宄和实践观察都显示蒽环类药物导致的心脏毒性往往呈进展性和不可逆性，特别是初次使用蒽环类药物就可能造成心脏损伤。因此，迫切需要预防蒽环类心脏毒性的药物，积极预防蒽环类药物引起的心脏毒性显得尤为重要。发明内容[0004]本发明要解决现有技术中的技术问题，提供一种利用miRNA-gene共表达网络预测蒽环类药物心肌细胞间隙连接通讯异常的方法。[0005]为了解决上述技术问题，本发明的技术方案具体如下：[0006]—种利用miRNA-gene共表达网络预测蒽环类药物心肌细胞间隙连接通讯异常的方法，包括以下步骤：[0007]步骤1:实验分组[0008]用含有蒽环类药物方案化疗乳腺癌患者外周血，建立test组；[0009]以未进行蒽环类药物处理的乳腺癌患者外周血，建立con组；[0010]步骤2:RNA提取[0011]提取test组和con组中外周血细胞的miRNA和靶基因；[0012]步骤3:miRNA-gene芯片数据差异性表达分析[0013]1导入每个miRNA探针的预设值；[0014]2过滤掉在所有芯片的重复探针中Flag均为“-50”的miRNA探针；[0015]C3将每张芯片所含重复探针的荧光强度值取中位数；[0016]⑷计算每张芯片中重复探针的变异系数值；[0017]⑸芯片间采用Invariantset标准化法进行数据均一化，在同样本重复探针中取平均值；[0018]⑹依据实验设计和分组情况对miRNA探针进行对比，计算IFCI1.4差异倍数；[0019]⑺差异基因列表:选取满足|FC|1.4，P1.4，score值175，中心度1.4差异倍数；[0068]⑺差异基因列表:选取满足|FC|1•4，P1_4,score值175,中心度_36，P0.05。[0073]本发明利用miRNA-gene共表达网络预测蒽环类药物心肌细胞间隙连接通讯异常的方法，通过miRNA-gene共表达网络预测心肌细胞间隙连接通讯异常为发现蒽环类药物心脏毒性新的分子标志物提供了新途径，为预测其预后提供了参考依据。[0074]显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

权利要求：1.一种利用miRNA-gene共表达网络预测蒽环类药物心肌细胞间隙连接通讯异常的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1:实验分组用含有蒽环类药物方案化疗乳腺癌患者外周血，建立test组；以未进行蒽环类药物处理的乳腺癌患者外周血，建立con组；步骤2:RNA提取提取test组和con组中外周血细胞的miRNA和靶基因；步骤3:miRNA-gene芯片数据差异性表达分析1导入每个miRNA探针的预设值；⑵过滤掉在所有芯片的重复探针中Flag均为“-50”的miRNA探针；⑶将每张芯片所含重复探针的荧光强度值取中位数；⑷计算每张芯片中重复探针的变异系数值；5芯片间采用Invariantset标准化法进行数据均一化，在同样本重复探针中取平均值；⑹依据实验设计和分组情况对miRNA探针进行对比，计算|FC|1.4差异倍数；⑺差异基因列表:选取满足^：|1.4，？1•4，score值175，中心度_36，P0.05〇

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