摘要: 目的：膀胱癌是泌尿系统最常见的恶性肿瘤，占我国泌尿生殖系统肿瘤发病率的第一位，并即将成为全球第六大最常见的恶性肿瘤，且发病率仍在上升。具有转移迅速、预后比较差、复发率高等特点。膀胱癌是发生在膀胱黏膜上的恶性肿瘤，根据病理组织学分类... 展开 目的：膀胱癌是泌尿系统最常见的恶性肿瘤，占我国泌尿生殖系统肿瘤发病率的第一位，并即将成为全球第六大最常见的恶性肿瘤，且发病率仍在上升。具有转移迅速、预后比较差、复发率高等特点。膀胱癌是发生在膀胱黏膜上的恶性肿瘤，根据病理组织学分类，膀胱癌的病理类型包括膀胱尿路上皮癌、膀胱腺癌、膀胱鳞状细胞癌、膀胱小细胞癌、膀胱类癌和膀胱透明细胞癌6种类型。其中，膀胱尿路上皮癌占膀胱癌患者总数的90%以上，是最常见的膀胱癌。虽然局限性膀胱癌肿瘤能通过外科手术切除而得以控制，但目前对于膀胱癌术后的高复发和高转移率临床上仍然缺少有效的治疗手段。因此，如何阻止膀胱癌的发生和进展成为目前治疗膀胱癌有待解决的关键问题，其中寻找新的分子靶点、探究膀胱癌发生发展的分子机制成为研究的热点。基因突变、肿瘤抑制因子的丧失以及细胞生长信号通路的异常调控都与膀胱癌的发生发展有关。近年来大量研究表明，非编码RNA(non-coding RNA，ncRNA)的异常表达在膀胱癌的发生、发展过程中起着重要作用。因此，本研究利用生物信息学数据库对膀胱癌中基因(mRNA、miRNA、lncRNA)从分子水平进行研究，丰富膀胱癌的发生、发展机制，为膀胱癌的临床预防和预后改善提供有效措施和方法。 方法：生物信息学是一门近年来发展起来的交叉学科。它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它整合了医学科学、生物统计学、统计学、信息学和计算机学等多种技术。随着高通量测序等大数据生物分析技术的进步及普及，它先对生物芯片的大量数据进行筛选，再采用统计分析、序列比对、通路分析、可视化作图等方式，进行数据挖掘整合，对疾病进行分子水平分析，扩展对疾病进展（尤其是分子层面）的深入认识。随着生物信息学的发展，生物学研究模式逐渐成熟，即收集利用现有的数据信息，先作出理论推测，再通过数据分析及实验验证。 本研究课题以生物信息学中的TCGA数据库为研究基础，利用Illumin-a HiSeqRNASeq和Illumina HiSeqmi平台生成转录基因组（RNA-seq）数据，利用R软件筛选在膀胱癌中差异表达的RNA、联合一系列生物信息软件以及文献挖掘等方法对他们之间相互作用关系进行深入分析，从而探索与膀胱癌发病相关的差异表达基因，为更好地理解膀胱癌发生、发展、预后的分子机制提供重要的分子信息，为进一步研究膀胱癌的早期诊断、治疗以及预后提供新的方向。 结果：共鉴定出1819个mRNA、659个lncRNA和160个miRNA在B C中有显著差异表达，其中52个mRNA、58个lncRNA和22个miRNA被纳入我们初步构建的ceRNA网络。CFL2和TPM2在BC中均被下调，且具有显著的相关性。HOXB5和6个lncRNA(ADAMTS9-AS1,AC112721.1,LINC00460,AC110491.1,LINC00163,HCG22)与高分级、疾病分期和总生存率密切相关。 结论：在本研究中，我们已经在BC中筛选出与肿瘤发生和预后密切相关的差异表达mRNA、lncRNA和miRNA。但仍需进一步的实验研究来验证这些结果。 收起