如何通过数据挖掘的方法发现biomarker?

论文题目

MicroRNA-17 as a promising diagnostic biomarker of gastric cancer: An investigation combining TCGA, GEO, meta-analysis, and bioinformatics

摘要

可以进行累积数据的综合研究，以获得更可靠的信息和更可行的措施，用于研究潜在的胃癌诊断生物标志物（GC）并探索相关的分子机制。该研究旨在通过整合来自癌症基因组图谱（TCGA）和基因表达综合的数据来鉴定参与GC的微小RNA。通过我们的分析，我们将hsa-miR-17（miR-17）鉴定为合适的候选物。我们对已发表的研究进行了荟萃分析，并分析了TCGA的临床数据，以评估miR-17在GC中的临床意义和诊断价值。发现miR-17在GC组织中上调并且在诊断GC中表现出有利的价值。此外，我们预测miR-17的288个靶基因参与GC相关途径。还进行了京都百科全书基因和基因组途径的富集，基因本体论分析以及miR-17的288个靶基因的蛋白质 - 蛋白质相互作用分析。通过这项研究，我们确定了可能在GC中发挥重要作用的核心途径和基因。可能的核心途径包括cAMP，磷酸肌醇-3-激酶-Akt，Rap1和促分裂原活化蛋白激酶信号传导途径。 miR-17可能参与几种生物过程，包括DNA模板转录，RNA聚合酶II启动子的转录调节和细胞粘附。此外，细胞成分（如细胞质和质膜）和分子功能（如蛋白质结合和金属离子结合）似乎也受miR-17的调节。

分析内容与思路

1、从GEO和TCGA上下载miRNA数据

2、对下载的数据做差异表达分析并且取交集，筛选出miR-17

3、检索miR-17相关的研究进行meta分析

4、对miR-17进行靶基因预测，分别对靶基因做GO富集分析，pathway富集分析，PPI分析

5、最终作者确定了miR-17可以作为诊断胃癌的biomarker.

END