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缺血性脑卒中外周血差异miRNA挖掘与生物信息学分析
汇报人：
2024-02-06
contents
目录
缺血性脑卒中概述
外周血差异miRNA挖掘
生物信息学分析方法
缺血性脑卒中外周血差异miRNA功能研究
生物信息学在缺血性脑卒中研究中的应用
总结与展望
01
缺血性脑卒中概述
缺血性脑卒中是由于脑组织局部血液供应障碍，导致脑组织缺血缺氧而发生坏死，进而产生临床上对应的神经功能缺失表现。
定义
主要包括动脉粥样硬化、血栓形成、栓塞等，导致脑血管狭窄或闭塞，使脑组织发生缺血缺氧性坏死。
发病机制
根据缺血程度及脑组织受损部位不同，临床表现各异，常见症状包括偏瘫、失语、感觉障碍、共济失调等。
主要包括病史询问、体格检查、影像学检查（如CT、MRI等）及实验室检查等。
诊断方法
临床表现
包括溶栓治疗、抗血小板治疗、抗凝治疗、降纤治疗、神经保护治疗及外科治疗等。治疗需根据患者病情及具体情况制定个体化方案。
治疗方法
预后评估主要依据患者神经功能缺损程度、生活自理能力及并发症等情况进行。通过积极有效的治疗，部分患者可恢复良好，但仍有部分患者遗留不同程度的后遗症。
预后评估
02
外周血差异miRNA挖掘
miRNA在生物体内具有广泛的生物学功能，包括细胞增殖、分化、凋亡、代谢以及免疫应答等。
在缺血性脑卒中发生发展过程中，miRNA可能扮演着重要角色，通过调控相关基因表达来影响疾病进程。
miRNA是一类内源性非编码RNA，长度约为22个核苷酸，通过与靶mRNA的3UTR结合来调控基因表达。
基于高通量测序技术，对外周血样本进行miRNA表达谱测序。
通过生物信息学方法，对测序数据进行质量控制、序列比对和表达量计算。
利用统计学方法，比较缺血性脑卒中患者与健康对照者外周血中miRNA的表达差异，筛选出具有显著差异的miRNA。
01
04
05
06
03
02
收集缺血性脑卒中患者和健康对照者的外周血样本，并进行总RNA提取。
构建miRNA文库，进行高通量测序，获得原始测序数据。
对原始测序数据进行质量控制，包括去除低质量序列、接头序列等。
将高质量序列与参考基因组进行比对，计算每个miRNA的表达量。
对表达量数据进行归一化处理，消除样本间的批次效应和技术差异。
利用统计学方法比较两组样本间miRNA的表达差异，筛选出显著差异表达的miRNA。
对筛选出的显著差异表达的miRNA进行生物信息学分析，包括靶基因预测、功能注释和富集分析等。
利用可视化工具将分析结果进行展示，包括火山图、聚类热图、散点图等。
对分析结果进行解读和讨论，探讨缺血性脑卒中外周血差异miRNA的潜在生物学意义和临床应用价值。
03
生物信息学分析方法
基因表达谱芯片技术原理
01
利用基因芯片检测细胞或组织中基因的表达水平，通过比较不同样本间的表达差异，筛选与缺血性脑卒中相关的miRNA。
芯片类型与选择
02
根据研究目的和样本类型选择合适的基因表达谱芯片，如人类全基因组miRNA芯片、定制miRNA芯片等。
数据处理与分析
03
对芯片数据进行预处理、标准化、差异表达分析等，挖掘与缺血性脑卒中相关的miRNA，并进行后续验证。
高通量测序技术原理
利用新一代测序技术对样本中的miRNA进行高通量测序，获得大量序列信息，通过生物信息学分析筛选与缺血性脑卒中相关的miRNA。
测序平台与选择
根据研究需求和经费预算选择合适的测序平台，如Illumina、BGISEQ等。
数据处理与分析
对测序数据进行质量控制、序列比对、表达量计算等，挖掘与缺血性脑卒中相关的miRNA，并进行后续验证。
收集已知miRNA的序列、注释、靶基因等信息，为缺血性脑卒中外周血差异miRNA的挖掘提供数据支持。
miRNA数据库
收录不同组织、不同生理病理状态下基因的表达数据，为缺血性脑卒中外周血差异miRNA的筛选提供参考。
基因表达数据库
整合疾病相关的基因、变异、通路等信息，为缺血性脑卒中的发病机制研究和治疗靶点筛选提供线索。
疾病数据库
数据分析流程
包括数据预处理、差异表达分析、靶基因预测、功能富集分析等步骤，以挖掘与缺血性脑卒中相关的miRNA并揭示其生物学功能。
数据分析工具
常用的数据分析工具包括R语言、Bioconductor、DAVID等，这些工具可以帮助研究者进行高效、准确的数据分析。
04
缺血性脑卒中外周血差异miRNA功能研究
靶基因预测算法
利用生物信息学方法，如TargetScan、miRDB等，预测差异miRNA的靶基因。
荧光素酶报告基因实验
构建含有靶基因3UTR的荧光素酶报告基因质粒，与miRNA共转染细胞，检测荧光素酶活性变化，验证miRNA与靶基因的相互作用。
qPCR验证
在缺血性脑卒中患者外周血样本中，检测预测靶基
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