Tóm tắt:

Sự phát triển của công nghệ giải trình tự gen và các cơ sở dữ liệu trực tuyến để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu đang nhận được sự quan tâm lớn. Chúng tôi đã sử dụng thuật toán tin sinh học để dự đoán mạng tương tác của hsa_circ_0000284/miRNA/mRNA trong bệnh mạch vành (CHD). Phương pháp: Thông qua cơ sở dữ liệu trực tuyến circleBank, circleInteractome, miRTarBase, miRWalk2, tập dữ liệu GEO và phân tích bằng phần mềm R, chúng tôi đã dự đoán mạng tương tác hsa_circ_0000284/miRNA/mRNA, GO, KEGG và mạng tương tác protein. Kết quả: hsa_circ_0000284 được liên kết với 15 miRNA và có thể điều chỉnh 219 mRNA. Kết quả cho thấy 276 thuật ngữ trong quy trình sinh học, 66 thuật ngữ về thành phần tế bào và 74 thuật ngữ về chức năng phân tử trong GO. KEGG chủ yếu tập trung vào con đường lão hóa tế bào, con đường tín hiệu, con đường điều hòa tuổi thọ - nhiều loài và bộ điều chỉnh tuổi thọ. Cuối cùng, mạng tương tác protein-protein tiềm năng được dự đoán. Kết luận: Mạng lưới tương tác của hsa_circ_0000284/miRNA/mRNA được xây dựng với các gen liên quan chủ yếu đến việc điều chỉnh quá trình lão hóa, tuổi thọ và các quá trình tế bào, từ đó mạng tương tác càng cho thấy vai trò của chúng trong sự phát triển của CHD.