恶性肿瘤竞争性转录调控三元组(TF-lncRNA/miRNA）识别及其功能研究

The mechanism of malignant tumor involves functional elements such as Transcription Factor (TF), long non-coding RNA (lncRNA) and microRNA (miRNA) at the molecular level. TF is a kind of important regulatory factor, regulates the expression of lncRNA and miRNA at transcriptional level. LncRNA and miRNA play an important role at the transcriptional and post transcriptional levels. The interactions of TF, lncRNA and miRNA are important to reveal the mechanism of malignant tumor. We use breast cancer as a disease model, integrate the data of transcriptomics, genomics and epigenomic combining with transcriptional level and post transcriptional level, propose the correlation score measure of competitive transcriptional regulatioal triple (TF-lncRNA/miRNA), identify key TF-lncRNA/miRNA of malignant tumor, and the global optimization algorithm of decision forest is adopted to further study the key molecular markers for clinical diagnosis and treatment. The pollable bioinformatics analytical platform of TF-lncrna/miRNA was provided for other malignant tumors, the platform provides a powerful tool for the research of malignant tumors.

恶性肿瘤的发病机制从分子水平上涉及到转录因子（TF）、非编码RNA（lncRNA）及微小RNA（microRNA,miRNA）等功能元件，TF作为一类重要的调控因子在转录水平上调控lncRNA和miRNA的表达，lncRNA和miRNA在转录水平、转录后水平发挥重要作用。TF、lncRNA和miRNA三者的关联关系对于揭示恶性肿瘤的发病机制具有重要的意义。我们以乳腺癌为疾病模型,结合转录水平及转录后水平整合转录组学、基因组学和表观基因组学数据，提出恶性肿瘤竞争性转录调控三元组（TF-lncRNA/miRNA）的关联得分测度，识别恶性肿瘤关键TF-lncRNA/miRNA，并采用决策森林全局优化算法进一步深入研究可用于临床诊断、治疗的关键分子标记物，提供其他恶性肿瘤可移植的在线识别TF-lncRNA/miRNA的生物信息学分析平台，该平台为恶性肿瘤的研究提供有力的工具。

恶性肿瘤的发病机制从分子水平上涉及到转录因子（TF）、长非编码RNA（lncRNA）及微小RNA（microRNA,miRNA）等功能元件，TF作为一类重要的调控因子在转录水平上调控lncRNA和miRNA的表达，lncRNA和miRNA在转录水平、转录后水平发挥重要作用。TF、lncRNA和miRNA三者的关联关系对于揭示恶性肿瘤的发病机制具有重要的意义。我们以乳腺癌为疾病模型,结合转录水平及转录后水平整合转录组学、基因组学和表观基因组学数据，识别了158327对TF-mirRNA调控关系，225355对TF-lncRNA调控关系，202558对lncRNA-mirRNA调控关系。构建了TF-lncRNA/miRNA调控网络，根据恶性肿瘤竞争性转录调控三元组（TF-lncRNA/miRNA）的关联得分测度，识别恶性肿瘤关键TF-lncRNA/miRNA模块。结果发现四个得分较高的三元组功能模块，以其中的一个为例：MYC(TF)-AC004041.2(lncRNA)/hsa-mir-148a(miRNA)，研究证明新发癌症病例与MYC有紧密的关系，MYC能够影响淋巴瘤细胞中蛋白质产生的效率和质量，从而其能促进癌细胞快速生长并改变其对恶性肿瘤的易感性。本项目的研究方法将在多种恶性肿瘤数据中应用，并将方法开发成在线平台及工具，本项目能够提供其他恶性肿瘤可移植的在线识别TF-lncRNA/miRNA的生物信息学分析平台，该平台为恶性肿瘤的研究提供有力的工具。