王俐勇，赵焕英，付文卓，杨予涛

    (首都医科大学中心实验室1，基础医学院2，北京 100069)

    肝癌(liver cancer)是一种常见恶性肿瘤，占所有癌症死亡11%，排名第2位[1]。肝癌发展过程中伴随肝细胞增殖和脂肪变性、氧化应激、线粒体损伤和活性氧诱导，但其发生机制尚未完全明确。已有研究表明[2]，肝癌发展与癌细胞中核酸蛋白水平变化相关，找到合适分子生物标志物有助于研究肝癌发病机制及进行个性化治疗。1976 年首次在RNA 病毒中发现环状RNA(circRNAs)，近年来随着RNA 测序技术和生物信息学发展，发现cirRNAs 作为蛋白复合物中的支架结构，从亚细胞定位隔离蛋白，调节亲本基因表达，调节选择性剪接和RNA-蛋白质相互作用，形成microRNA 海绵结构。circRNAs 与线性RNA 不同，其具有圆形共价键结构，对核酸外切酶耐受性更高。研究表明[3，4]，circRNAs 可能参与肿瘤发生发展。WGCNA 共表达网络分析可用于microRNA 和非编码长链RNA 研究，通过构建共表达模块可挖掘筛选关键基因[5]。本研究探讨加权共表达网络分析在肝癌环状RNA 研究中的应用价值，现报道如下。

    1 材料与方法

    1.1 数据下载和收集 通过GEO 网站(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)下载肝癌数据集(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE97332)，将得到的circRNA 表达原始值均一化。从NCBI 数据库下载circRNA 芯片数据GSE97332(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE97332)，包括14 例肝癌数据，其中7 例肿瘤组织，7 例正常组织。

    1.2 数据集差异基因筛选分析 利用DESeq2 包(http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/DESeq2.html)按照差异倍数大于2 倍 ......