Hintergrund: Magenkrebs (GC) ist die vierthäufigste Todesursache unter den Krebsarten weltweit, und der häufigste Typ von GC ist das Adenokarzinom. Das Cancer Genome Atlas (TCGA)-Projekt führte 4 molekulare Subtypen von GC-Adenokarzinomen ein: Epstein-Barr-Virus (EBV), Mikrosatelliteninstabilität (MSI), genomisch stabile (GS) und chromosomale Instabilität (CIN). Die Funktion von langen nicht kodierenden RNAs (lncRNAs) in diesen Subtypen bleibt jedoch unbekannt. Hier hatten wir das Ziel, ein konkurrierendes endogenes RNA (ceRNA)-Netzwerk zu konstruieren, um die Rolle von lncRNAs in jedem GC-Subtyp zu klären und die allgemeine rückfallfreie Überlebenszeit (RFS) der Patienten vorherzusagen. Methoden: Die RNA-seq-Daten von miRNAs, lncRNAs und mRNAs im Zusammenhang mit verschiedenen GC-Subtypen und deren entsprechenden normalen Proben aus TCGA wurden analysiert, und eine Kombination aus signierten und unsignierten gewichteten Gen-Koexpressionsnetzwerkanalysen (WGCNA) (csuWGCNA) wurde herangezogen, um ko-exprimierende Genmodule zu bestimmen. Anschließend wurden lncRNA-miRNA- und miRNA-mRNA-Interaktionen vorhergesagt, und das ceRNA-Regulierungsnetzwerk wurde etabliert, gefolgt von der Identifizierung von Hub-lncRNAs für jeden GC-Subtyp. Gen-Set-Anreicherungsanalysen wurden auf proteinkodierenden Genen jedes Moduls angewendet, um deren Funktionen zu untersuchen. Schließlich wurde eine Überlebensanalyse für die identifizierten Hub-lncRNAs durchgeführt. Ergebnisse: Differenziell exprimierte lncRNAs, miRNAs und mRNAs im Zusammenhang mit jedem GC-Subtyp wurden identifiziert, ceRNA-Netzwerke wurden konstruiert, und in jedem Subtyp wurden die Top 5 lncRNAs mit den höchsten MCC-Punkten als Hub-lncRNAs ausgewählt. Die Überlebensanalyse ergab, dass AC138356.1, LINC01270 und AL118506.1 lncRNAs mit dem RFS des CIN-Subtyps assoziiert waren, LINC02099, AL157871.2, AC068580.3 und AC004264.1 lncRNAs mit dem EBV-Subtyp, AL117335.1 und AC011416.3 lncRNAs mit dem MSI-Subtyp und MIR210HG und LINC00565 lncRNAs mit GS-Subtyp-Patienten. Fazit: Die identifizierten Hub-lncRNAs bieten Einblicke in die molekularen Mechanismen, die der Transformation von GC-Subtypen zugrunde liegen, und könnten nützlich sein, um das RFS der entsprechenden Patienten vorherzusagen; weitere Forschung ist erforderlich, um die Ergebnisse zu bestätigen.
Goftari et al. (Fri,) untersuchten diese Frage.