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Identification of Candidate MicroRNA-mRNA Subnetwork for Predicting the Osteosarcoma Progression by Bioinformatics Analysis

子网 小RNA 骨肉瘤 小桶 基因表达谱 计算生物学 生物 生物信息学 信使核糖核酸 基因表达 基因 癌症研究 转录组 计算机科学 遗传学 计算机安全
作者
Dejie Lu,Hanji Huang,Li Zheng,Kanglu Li,Xiaofei Cui,Qin Xiong,Mingjun Zheng,Nanchang Huang,Chaotao Chen,Jinmin Zhao,Bo Zhu
出处
期刊:Computational and Mathematical Methods in Medicine [Hindawi Limited]
卷期号:2022: 1-13 被引量:1
标识
DOI:10.1155/2022/1821233
摘要

Osteosarcoma (OS) is the pretty common primary cancer of the bone among the malignancies in adolescents. A single molecular component or a limited number of molecules is insufficient as a predictive biomarker of OS progression. Hence, it is necessary to find novel network biomarkers to improve the prediction and therapeutic effect for OS. Here, we identified 230 DE-miRNAs and 821 DE-mRNAs through two miRNA expression-profiling datasets and three mRNA expression-profiling datasets. We found that hsa-miR-494 is closely linked with the survival of OS patients. In addition, we analyzed GO and KEGG enrichment for targets of hsa-miR-494-5p and hsa-miR-494-3p through R programming. And five mRNAs were predicted as common targets of hsa-miR-494-5p and hsa-miR-494-3p. We further revealed that upregulated TRPS1 was strongly correlated with poor outcomes in OS patients through the survival analysis based on the TARGET database. The qRT-PCR study verified that the expression of hsa-miR-494-5p and hsa-miR-494-3p was declined considerably, while TRPS1 was notably raised in OS cells when compared to the osteoblasts. Thus, we generated a new regulatory subnetwork of key miRNAs and target mRNAs using Cytoscape software. These results indicate that the novel miRNA-mRNA subnetwork composed of hsa-miR-494-5p, hsa-miR-494-3p, and TRPS1 might be a characteristic molecule for assessing the prognostic value of OS patients.
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