Accumulating evidence indicates that dysregulation of lncRNA expression and regulatory network is closely associated with tumorigenesis and metastasis in cancers. Systematic identification of cancer-related lncRNAs and studying regulatory characteristics and molecular mechanisms of lncRNA network are still challenging. In this study, we attempt to develop systems biology strategy to identify risky lncRNAs and functional modules by integrating lncRNA, miRNA and mRNA expression profiles and molecular interaction profiles, and construct lncRNA-based clinical prognostic model in various cancers, such as breast cancer, ovarian cancer, lung cancer, glioma and so on, Then we will perform a systematic analysis of the potential mechanisms underlying lncRNA synergetic regulations, and further explore the dynamics and complexity of lncRNA network during cancer progression. Our study not only promotes a better understanding of the underlying lncRNA regulatory mechanisms and putative roles in cancers, but also provides valuable lncRNA biomarkers and web-based tools for cancer diagnosis, prognosis and therapy.
研究表明lncRNA表达及其调控网络的失调和紊乱与恶性肿瘤的发生发展密切相关。系统识别恶性肿瘤相关的lncRNA基因, 研究lncRNA网络在恶性肿瘤中的调控特征和分子机制是具有重要意义的工作。本课题拟从系统生物学角度,整合分析lncRNA, miRNA和mRNA多重表达谱以及lncRNA与其他生物组分的协同调控网络,多角度开发可靠的生物信息学分析策略和计算方法识别和优化与恶性肿瘤发生发展密切相关的关键性lncRNA及miRNA-lncRNA-mRNA协同作用功能模块,建立以lncRNA为对象的临床诊断预测模型,并应用于乳腺癌、卵巢癌、肺癌和恶性胶质瘤等常见高发癌症数据。该课题将有助于深入理解lncRNA表达及其调控网络在恶性肿瘤发生发展中的作用机制,同时能够为恶性肿瘤的早期诊断和预后分析提供有价值的分子标志物和网络分析工具。
研究表明lncRNA表达及其调控网络的失调和紊乱与恶性肿瘤的发生发展密切相关。系统识别恶性肿瘤相关的lncRNA基因, 研究lncRNA网络在恶性肿瘤中的调控特征和分子机制是具有重要意义的工作。本课题利用生物信息学技术和方法全基因组范围内分析了lncRNA表达谱和癌症病人的临床特征关系,在胶质母细胞瘤、弥漫性大B细胞淋巴瘤、子宫内膜癌和结直肠癌等四种常见的癌症中识别到多个与癌症亚型、预后和复发风险相关的新的lncRNA分子标志物,建立以lncRNA为对象的临床诊断预测模型。该课题将有助于深入理解lncRNA表达及其调控网络在恶性肿瘤发生发展中的作用机制,同时能够为恶性肿瘤的早期诊断和预后分析提供有价值的分子标志物和网络分析工具。
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数据更新时间:2023-05-31
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