Детальная информация

Данная работа посвящена анализу экспрессии длинных некодирующих РНК (lncRNA) в тканях глиобластомы и здорового мозга для выявления потенциальных биомаркеров и терапевтических мишеней. Был произведен литературный обзор существующих исследований, посвященных роли lncRNA в ГБМ. Были использованы данные RNA-seq из базы Glioblastoma PDX Atlas (151 образец глиобластомы и 151 здоровый образец). Подсчет количества прочтений производился с помощью HTSeq. Для анализа дифференциальной экспрессии был использован пакет DESeq2. Визуализация результатов была представлена с помощью Volcano-plot. В результате было выявлено 4622 дифференциально экспрессируемых lncRNA, из которых 1117 показали увеличение экспрессии, а 3505 — снижение. Обнаружены топ-5 lncRNA с наибольшими изменениями экспрессии, включая три ранее не аннотированных гена. Установлена статистическая значимость результатов (FDR < 0.05, |log2FC| > 1). Результаты работы могут быть использованы для разработки новых биомаркеров диагностики глиобластомы. Работа подтвердила значимость lncRNA в патогенезе глиобластомы и выявила новые потенциальные мишени для дальнейших исследований. Разработанный методологический подход применим для анализа других типов рака.

The given work is devoted to analyzing the expression of long non-coding RNAs (lncRNAs) in glioblastoma tissues and healthy brain tissues to identify potential biomarkers and therapeutic targets. A literature review of existing studies on the role of lncRNAs in GBM was conducted. RNA-seq data from the Glioblastoma PDX Atlas database (151 glioblastoma samples and 151 healthy samples) were utilized. Read counts were performed using HTSeq. The DESeq2 package was used for differential expression analysis. Results were visualized using a Volcano plot. As a result, 4,622 differentially expressed lncRNAs were identified, of which 1,117 showed increased expression and 3,505 showed decreased expression. The top 5 lncRNAs with the most significant expression changes were identified, including three previously unannotated genes. Statistical significance of the results was established (FDR < 0.05, |log2FC| > 1).  The results of this work can be used for the development of new biomarkers for glioblastoma diagnosis and personalized therapy strategies. The study confirmed the significance of lncRNAs in the pathogenesis of glioblastoma and identified new potential targets for further research. The methodological approach developed is applicable for the analysis of other types of cancer.