Pathway analysis from lists of microRNAs: common pitfalls and alternative strategy

doi:10.1093/nar/gkv249

.2015年4月20日；43(7):3490-7.

doi:10.1093/nar/gkv249。 Epub 2015年3月23日。

基于microRNA列表的通路分析：常见陷阱和替代策略

帕特里斯·戈达尔¹, 乔纳森·范·艾尔²

附属公司

¹知识产权与科学，汤森路透，美国加利福尼亚州卡尔斯巴德市普里斯特利大道5901号，邮编92008。
²比利时Braine-l’Alleud 1420，Chemin du Forest，UCB Pharmajonathan.vaneyll@ucb.com。

PMID： 25800743
预防性维修识别码：项目经理4402548
内政部： 10.1093/nar/gkv249

基于microRNA列表的通路分析：常见陷阱和替代策略

帕特里斯·戈达尔等。核酸研究. 2015.

.2015年4月20日；43(7):3490-7.

doi:10.1093/nar/gkv249。 Epub 2015年3月23日。

作者

帕特里斯·戈达尔¹, 乔纳森·范·艾尔²

附属公司

¹知识产权与科学，汤森路透，美国加利福尼亚州卡尔斯巴德市普里斯特利大道5901号，邮编92008。
²比利时Braine-l’Alleud 1420年福里斯特化工大学联合制药公司jonathan.vaneyll@ucb.com。

PMID： 25800743
预防性维修识别码：项目经理4402548
内政部： 10.1093/nar/gkv249

摘要

微RNA（miRNAs）参与转录后水平的基因表达调控。因此，监测miRNA表达越来越多地用于评估其在生物过程调节机制中的作用。在大规模研究中，一旦识别出感兴趣的miRNAs，它们调控的靶基因通常会通过算法或数据库进行推断。然后通常进行通路分析，以生成有关miRNA特征控制的相关生物功能的假设。这里我们表明，科学文献中广泛使用的识别这些途径的方法是有偏见的，并导致不准确的结果。除了描述偏差及其来源外，我们还提出了一种替代策略，以确定miRNA特征具体影响的潜在生物功能。更普遍地说，我们的研究表明，在开发和使用生物信息学方法时，需要相关的阴性对照。

©作者2015。由牛津大学出版社代表核酸研究出版。

PubMed免责声明

数字

**图1。**
识别miRNA特征相关通路的策略。圆圈代表蛋白质编码基因和发夹miRNAs。具有与miRNA相同颜色的基因被该miRNA靶向。白色基因不被任何miRNA靶指向(一)策略1：使用*生物信息学*资源，然后将其与属于每个天然途径的蛋白质编码基因进行比较。(b条)策略2：与策略1相同，但路径被定制为仅使基因被至少一个miRNA靶向(**c（c）**)策略3：蛋白质编码基因的通路在靶向至少一个基因的miRNAs列表中转换。然后将miRNA信号与miRNAs转化途径直接进行比较。

**图2。**
应用策略1时与miRNA签名相关的路径。(一)根据mirTarBase，AD-up S1通路、AD-down S1通路和富含至少一个miRNA靶向基因的通路。(b条)根据MetaBase、TargetScan或mirTarBase，富含至少一个miRNA靶向基因的途径。红色数字对应KEGG路径，蓝色数字对应MetaBase路径。

**图3。**
应用策略2时，根据MetaBase、TargetScan或mirTarBase，miRNAs靶向的前500个基因中富集的路径。红色数字对应KEGG路径，蓝色数字对应MetaBase路径。

**图4。**
应用策略3时与ADdown miRNAs相关的途径。使用MetaBase、TargetScan或mirTarBase鉴定了靶向不同通路中蛋白质编码基因的miRNAs。红色数字对应KEGG路径，蓝色数字对应MetaBase路径。

**图5。**
蛋白质编码基因和miRNAs水平的KEGG通路冗余。(一)KEGG.db包中与每个Entrez基因ID相关的通路数量分布。(b条)使用mirTarBase信息分配与每个miRNA相关的通路数量。(**c（c）**)平均至少20%的Entrez基因ID共享的每个路径簇的路径数分布(d日)使用mirTarBase信息平均共享至少20%的相关miRNA的每个通路簇的通路数量分布。

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