基于miRNA-mRNA调控网络股骨头坏死的关键基因筛选与分析

doi:10.12307/2022.357

中国组织工程研究 ›› 2022, Vol. 26 ›› Issue (11): 1720-1727.doi: 10.12307/2022.357

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基于miRNA-mRNA调控网络股骨头坏死的关键基因筛选与分析

梁学振1，谢国鑫2，李嘉程1，温明韬2，许波1，李刚1，3

1山东中医药大学第一临床医学院，山东省济南市 250355；2山东中医药大学中医学院，山东省济南市 250355；3山东中医药大学附属医院显微骨科，山东省济南市 250014

收稿日期:2020-11-23 修回日期:2020-11-28 接受日期:2021-03-27 出版日期:2022-04-18 发布日期:2021-12-11
通讯作者: 李刚，博士，教授，主任医师，山东中医药大学第一临床医学院，山东省济南市 250355；山东中医药大学附属医院显微骨科，山东省济南市 250014
作者简介:梁学振，男，1990年生，山东省泰安市人，汉族，2019年山东中医药大学毕业，博士，讲师，主治医师，主要从事中医药防治骨坏死、代谢性骨病的临床与基础研究。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(82074453)，项目负责人：李刚；山东省医药卫生科技发展计划项目(2019WS577)，项目负责人：梁学振

Identification and analysis of potential key genes in osteonecrosis of the femoral head based on miRNA-mRNA regulatory network

Liang Xuezhen1, Xie Guoxin2, Li Jiacheng1, Wen Mingtao2, Xu Bo1, Li Gang1, 3

1The First Clinical Medical School, Shandong University of Traditional Chinese Medicine, Jinan 250355, Shandong Province, China; 2College of Traditional Chinese Medicine, Shandong University of Traditional Chinese Medicine, Jinan 250355, Shandong Province, China; 3Department of Orthopedic Microsurgery, Affiliated Hospital of Shandong University of Traditional Chinese Medicine, Jinan 250014, Shandong Province, China

Received:2020-11-23 Revised:2020-11-28 Accepted:2021-03-27 Online:2022-04-18 Published:2021-12-11
Contact: Li Gang, MD, Professor, Chief physician, The First Clinical Medical School, Shandong University of Traditional Chinese Medicine, Jinan 250355, Shandong Province, China; Department of Orthopedic Microsurgery, Affiliated Hospital of Shandong University of Traditional Chinese Medicine, Jinan 250014, Shandong Province, China
About author:Liang Xuezhen, MD, Lecturer, Attending physician, The First Clinical Medical School, Shandong University of Traditional Chinese Medicine, Jinan 250355, Shandong Province, China
Supported by:
the National Natural Science Foundation of China, No. 82074453 (to LG); Shandong Provincial Medicine and Health Technology Development Project, No. 2019WS577 (to LXZ)

摘要/Abstract

摘要：

文题释义：
miRNA的调控特点：成熟的miRNA 通过碱基互补配对方式识别靶基因mRNA，发挥降解作用或直接阻断翻译过程。目前已经有>2 000 个miRNA 被证实可在人体表达并参与调控30%的基因。
miRNA的作用特点：大量研究表明miRNA几乎参与疾病发生进展的全过程，包括增殖、凋亡、血管生成以及分化等，在不同类型疾病中通过作用于特定的靶基因mRNA，发挥抑制或促进疾病发生发展的作用。

背景：microRNA (miRNA)被证实参与了股骨头坏死的发生、发展及防治，但其作用机制尚不清楚。
目的：借助GEO数据库，采用生物信息学手段探讨股骨头坏死相关的miRNA-mRNA调控关系对，阐释其潜在的作用机制。
方法：通过GEO数据库下载股骨头坏死相关的miRNA芯片数据集(GSE89587)和mRNA芯片数据集(GSE74089)，借助R软件Limma包进行数据差异表达分析，使用miRDB、miRTarbase和TargetScan数据库预测差异表达miRNA调控的潜在下游靶基因，利用Cytoscape构建miRNA-mRNA调控网络，通过R软件clusterProfiler包对靶基因进行GO功能和KEGG通路富集分析，借助STRING数据库构建调控网络中靶基因的蛋白互作网络。
结果与结论：①实验共筛选出23个差异表达的miRNA，其中10个上调(如hsa-miR-4325，hsa-miR-3654)，13个下调(如hsa-miR-4680-5p，hsa-miR-4711-3p)；②实验共筛选出3 992个差异表达mRNA，其中2 503个上调(如TGFBI，AMTN)，1 489个下调(如MSMP、FLJ35424)；③利用Targetscan、miRTarBase和miRDB数据库预测出255个同时存在于3个数据库的下游靶基因，整理出10个miRNA(如hsa-miR-3920、hsa-miR-3675-5p)和34个mRNA(如MAPK6、SP1)进行调控网络构建；④GO和KEGG富集分析主要集中在调节mRNA稳定性、转化生长因子β信号通路及自噬等；⑤DDX3X、HNRNPC和SP1作为PPI网络中的枢纽基因，可能是股骨头坏死的关键靶标；⑥实验构建的miRNA-mRNA调控网络在一定程度上阐明了miR-4725-3p可能靶向抑制SP1介导的转化生长因子β信号通路诱发股骨头坏死发病，为股骨头坏死的防治诊疗提供了强有力的数据支撑和研究方向。

https://orcid.org/0000-0001-5649-4212(梁学振)；https://orcid.org/0000-0002-4587-6650 (李刚)

中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

关键词: 股骨头坏死, GEO数据库, 差异基因, 调控网络, miRNA-mRNA, 基因, 蛋白, 生物信息学

Abstract: BACKGROUND: MicroRNAs (miRNAs) have been confirmed to be involved in the pathogenesis, prevention, and treatment of osteonecrosis of the femoral head. However, the mechanism is not yet elucidated.
OBJECTIVE: To screen miRNA-mRNA regulatory pairs related to osteonecrosis of the femoral head, to explain its potential mechanism, based on microarray data in the GEO database.
METHODS: The miRNA microarray dataset (GSE89587) and mRNA microarray dataset (GSE74089) were retrieved from NCBI GEO database. Then, we identified the differentially expressed miRNAs and mRNAs for each dataset by the Limma package in R software. Potential downstream targets of these differentially expressed miRNAs were predicted using miRDB, miRTarbase, and TargetScan databases. Based on the relationship among miRNA and mRNA, the miRNA-mRNA regulatory network was visualized using Cytoscape. Next, gene ontology function and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analyses of target genes in the regulatory network were carried out by clusterProfiler package in R software. Protein-protein interaction network was constructed by using the Search Tool for the Retrival of Interacting Genes/Protein (STRING) database.
RESULTS AND CONCLUSION: In total, 23 differentially expressed miRNAs, including 10 upregulated (e.g., hsa-miR-4325, hsa-miR-3654) and 13 downregulated miRNAs (e.g., hsa-miR-4680-5p, hsa-miR-4711-3p), were identified. Totally 3992 differentially expressed mRNAs, including 2503 upregulated (e.g., TGFBI, AMTN) and 1489 downregulated (e.g., MSMP, FLJ35424) mRNAs, were screened by the Limma package in R software. 255 miRNA downstream target genes predicted co-existed in miRDB, miRTarbase, and TargetScan databases, and 10 miRNAs (e.g., hsa-miR-3920, hsa-miR-3675-5p) and 34 mRNAs (e.g., MAPK6, SP1 ) were sorted out to construct regulatory networks. These screened targets mainly were significantly enriched in the regulation of mRNA stability and transforming growth factor-β signaling pathway and autophagy. DDX3X, HNRNPC, and SP1 were analyzed as the hub genes in protein-protein interactions, which may be the target genes for osteonecrosis of the femoral head. In summary, the miRNA-mRNA regulatory network constructed in this study clarifies that miR-4725-3p may target ONFH by inhibiting SP1-mediated transforming growth factor-β signaling pathway, providing a strong data support and research direction for the prevention and treatment of ONFH.

Key words: osteonecrosis of the femoral head, GEO database, differentially expressed gene, regulatory network, miRNA-mRNA, gene, protein, bioinformatics

中图分类号:

梁学振, 谢国鑫, 李嘉程, 温明韬, 许波, 李刚. 基于miRNA-mRNA调控网络股骨头坏死的关键基因筛选与分析[J]. 中国组织工程研究, 2022, 26(11): 1720-1727.

Liang Xuezhen, Xie Guoxin, Li Jiacheng, Wen Mingtao, Xu Bo, Li Gang. Identification and analysis of potential key genes in osteonecrosis of the femoral head based on miRNA-mRNA regulatory network[J]. Chinese Journal of Tissue Engineering Research, 2022, 26(11): 1720-1727.

图/表（结果） 12

2.1 差异表达的miRNA GSE89587数据集中股骨颈骨折术后发生股骨头坏死和股骨颈骨折术后愈合患者的血清样本相比，获取差异表达 miRNA有23个，包括10个表达上调 (hsa-miR-4325，hsa-miR-3654，hsa-miR-3194-3p，hsa-miR-384，hsa-miR-335-5p，hsa-miRPlus-C1066，hsa-miR-32-5p，hsa-let-7d-5p，hsa-miR-374c-5p，hsa-miR-452-5p)和13个表达下调(hsa-miR-4680-5p，hsa-miR-4711-3p，hsa-miR-3127-3p，hsa-miR-3157-3p，hsa-miR-3920，hsa-miR-1207-3p，hsa-miR-4725-3p，hsa-miR-3124-3p，hsa-miR-606，hsv1-miR-H1-3p，hsa-miR-3191-5p，hsa-miR-3675-5p，hsa-miR-4688)，各miRNA的火山图和聚类图，见图1。

2.2 mRNA的差异表达情况 GSE74089数据集中股骨头坏死患者和健康对照患者的股骨头软骨样本相比，获取差异表达mRNA有3 992个，包括2 503个表达上调，1 489个表达下调，差异倍数绝对值较大的前50个差异mRNA的聚类图和火山图，见图2。

2.3 靶基因预测和调控网络构建利用Targetscan、miRTarBase和miRDB数据库对差异表达miRNA进行下游靶点预测，其中255个miRNA-mRNA关系对同时存在于3个数据库，删除重复获得248个mRNA，与上述3 992个差异表达mRNA取交集，获得60个候选靶基因，见图3，表2。

根据miRNA和mRNA的负性调节关系，最终筛选出由10个差异表达 miRNA和34个差异表达 mRNA构成的34个miRNA-mRNA关系对。使用Cytoscape软件对miRNA-mRNA调控网络进行构建和可视化，见图4，表3。

2.4 外部数据集交叉验证结果以相同的筛选标准(adj.P < 0.01，|log2 FC|>1)对GSE123568数据集进行差异基因筛选，筛选出差异基因717个，其中431个上调，286个下调。与GSE74089数据集相比，发现73个差异基因同时上调(如OSBPL8，FAM174A，CHST15)，10个差异基因同时下调(如GMPR，TFR2，CITED2)，见图5。

2.5 网络靶基因功能分析结果通过R软件clusterProfiler包对miRNA-mRNA调控网络中的靶基因进行GO功能和KEGG通路富集分析，得到218个GO富集条目，其中包括150个BP条目、33个CC条目和35个MF条目。BP主要富集在病毒过程的正调控、病毒基因组复制的正调控、RNA稳定、液泡组织、细胞色素沉着、调节mRNA稳定性、负调控mRNA分解过程、RNA稳定性的调节、RNA分解过程的负调控及调节mRNA分解过程等方面；CC主要富集在运输囊泡膜、细胞质应激颗粒、催化步骤2剪接体、跨高尔基网络膜、鞘氨醇涂层囊泡膜、核染色质、跨高尔基网络运输囊泡膜及间隔细胞骨架等；MF主要富集在单链RNA结合、poly(A)结合、转录因子结合、poly(U) RNA结合及嘌呤束结合等，富集前5个BP、CC和MF条目见图6A。为显示更小的高维数据子集，使用R软件GOplot包绘制弦图(Chord)和簇图(Cluster)以展示最显著富集的5个GO结果，见图6B，6C。KEGG通路富集分析得到4条信号通路，主要为转化生长因子β信号通路、糖胺聚糖生物合成-硫酸角聚糖、溶酶体及自噬等，见图7，表4。

2.6 靶基因PPI网络构建通过STRING数据库预测并构建miRNA-mRNA调控网络中的34个候选靶基因PPI网络，见图8，网络由14个节点和13条边组成。DDX3X，HNRNPC和特异性蛋白1(SP1)的度值较高，与其他节点的直接连接均在3个以上，因此在PPI网络中具有重要意义。

2.7 调控模式图构建根据miRNA与mRNA负向调控关系，选取上述PPI网络中的14个节点，构建与股骨头坏死进展相关的核心mRNA- miRNA调控模式图，见图9。

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引言

股骨头坏死是骨科常见的难治性疾病之一，其发生与发展是多因素、多环节、多阶段、多基因共同调控的动态病变过程，涉及诸多分子生物学过程和骨微环境的相互作用[1]。塌陷是股骨头软骨下骨力学属性失败的重要特征，是决定股骨头坏死治疗方案重要的因素[2]。如未经有效系统的治疗，约80%的股骨头坏死患者会在1-4年内发生股骨头塌陷，已成为青壮年髋关节残疾最常见的原因之一[3]。临床上保守疗法多采用药物治疗[4]，包括调节破骨细胞功能的双膦酸盐类、调节脂质代谢类、调节凝血功能类、参与氧化应激类、参与骨代谢类及中药类等。就临床疗效而言，上述药物仅能缓解症状，尚不能达到治愈的作用。此外，引起股骨头坏死发生、发展的分子众多，迄今尚未发现有效的生物预测因子，药物靶向性欠佳。因此，探索股骨头坏死潜在的调控机制，识别新的潜在生物标志物和药物靶基因，对后续的临床诊断和治疗具有重要的指导意义。
微小RNA (microRNA，miRNA)是长度为21-23个碱基对的非编码RNA，广泛地存在于各种生物的真核细胞中，可在细胞分化、组织发育阶段特异性表达，其本身不编码蛋白，但能影响基因的转录水平、转录后水平及表观遗传学水平的调控，可抑制蛋白质翻译或促进mRNA降解[5]。对于骨质疏松、癌症、心血管疾病及糖尿病等疾病的发病机制、预防和治疗具有重要的临床意义[6]。但有关miRNA与股骨头坏死深层分子机制研究的报道较少，特别是在股骨头坏死防治过程中miRNA介导的调控机制与涉及的分子网络尚不清楚。
基于此，实验拟借助GEO(Gene Expression Omnibus)数据库中股骨头坏死相关的miRNA和mRNA表达数据集，利用生物信息学手段构建miRNA-mRNA调控网络，筛选关键的miRNA-mRNA调控关系对，分析靶点的功能和相关信号通路，探讨其作用机制，为靶向治疗股骨头坏死提供重要的理论参考和科学依据。
中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

材料方法

1.1 设计分子生物信息学实验，外部数据集交叉验证。
1.2 时间及地点于2020年1-2月在山东中医药大学附属医院显微骨科和山东中医药大学第一临床医学院中医骨伤教研室完成。
1.3 资料从NCBI的GEO数据库检索与股骨头坏死相关的miRNA表达谱和mRNA表达谱的芯片数据，见表1。筛选标准为股骨头坏死患者和健康人群的样本，排除细胞系或动物模型。

文章中应用的数据均来自GEO数据库，此数据库为公共数据库，上传GEO数据库的数据集均已通过山东中医药大学附属医院伦理委员会批准。最终下载符合要求的miRNA表达数据集GSE89587和mRNA表达数据集GSE74089。GSE89587基于GPL21439平台(miRCURY LNA microRNA Array，7th generation-hsa，mmu & rno)，包括20个样本，其中10例股骨颈骨折术后股骨头坏死患者的血清样本，中位年龄43(20-50)岁，男女各5例，和10例股骨颈骨折术后愈合患者的血清样本，中位年龄45.7(36-57)岁，男9例，女1例；GSE74089基于GPL13497平台(Agilent-026652 Whole Human Genome Microarray 4x44K v2)，包括8个样本，其中4例股骨头坏死患者的髋关节软骨样本，男3例，女1例，和4例健康对照的髋关节软骨样本，男3例，女1例。
1.4 方法
1.4.1 数据处理与差异表达分析利用Perl软件对miRNA和mRNA表达谱的原始数据集进行基因ID转换，提取基因矩阵的相关数据，使用R软件中的Limma包对样本数据集进行差异表达，筛选标准设定为adj.P < 0.01，|log2 fold change (FC)|> 1。差异表达数据用火山图和聚类图可视化展示。
1.4.2 靶基因预测和miRNA-mRNA调控网络构建利用Targetscan、miRTarBase和miRDB数据库对差异表达miRNA的靶基因进行预测，将同时存在3个数据库预测到的靶基因与GSE74089 分析的差异表达mRNA取交集，根据miRNA与mRNA的调控关系，明确miRNA-mRNA 关系对。使用Cytoscape软件进行miRNA-mRNA调控网络可视化。
1.4.3 外部数据集交叉验证从GEO数据库中下载股骨头坏死相关的mRNA表达数据集GSE123568。GSE123568基于GPL15207平台(Affymetrix Human Gene Expression Array)，包括40个样本，其中30例股骨头坏死患者的血清样本[年龄(23.07±3.01)岁，男13例，女17例]和10例健康人群血清样本[年龄(25.02±2.87)岁，男7例，女3例]。通过对GSE74089和GSE123568分析的差异表达mRNA取交集，交叉验证股骨头坏死发生发展过程中共同基因。
1.4.4 miRNA调控的靶基因功能富集分析利用R软件中clusterProfiler包对miRNA-mRNA调控网络中靶基因进行基因本体分析(Gene ontology，GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG)通路富集分析，其中，GO分析包括生物学过程(biological process，BP)、细胞组分(cellular component，CC)和分子功能(molecular function，MF)，设定P < 0.05。
1.4.5 miRNA调控的靶基因蛋白互作网络构建为进一步识别miRNA-mRNA调控网络中靶基因之间的关系，利用STRING(Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes) 数据库进行蛋白质-蛋白质相互作用分析(Protein-Protein Interaction，PPI)，设定confidence评分> 0.4。利用Cytoscape软件对PPI网络进行可视化。通过“度(Degree)”对PPI网络中的每个节点进行评估，以筛选核心基因(hub-gene)。节点的Degree越高，其在PPI网络中的意义就越大。

讨论

股骨头坏死是由创伤、激素、乙醇等原因所致的进展性和难治性的股骨头病变，是世界范围内最常见的髋关节致残原因之一。早期股骨头坏死患者主要表现为骨小梁的病理改变及缺乏足够的细胞替代，临床症状不明显；随着病情的发展，患者股骨头出现局部硬化及囊变，甚至塌陷，严重影响了患者的正常生活和工作。股骨头坏死患者发病的平均年龄比骨性关节炎等疾病患者年轻，这意味着如果行髋关节置换，股骨头坏死患者常需要行翻修手术。除了髋关节置换外，药物疗法、物理疗法及保髋手术疗法也发挥重要作用[7]。然而，这些措施的结果通常不能完全令人满意。成熟的miRNA 在体内形成RNA 介导沉默复合物，通过碱基完全或不完全互补配对方式结合靶基因mRNA，发挥降解作用或直接阻断转录后水平翻译过程。
目前确切的发病机制尚未明确[8-9]，但随着对股骨头坏死研究的深入，许多认可度较高的致病性机制假说已经被提出来解释其发展机制，如骨髓间充质干细胞成骨-成脂分化平衡失调、脂肪栓塞、循环损伤、成骨细胞和骨细胞凋亡和功能障碍、髓内压力改变、血管内皮功能障碍、凝血障碍、动脉闭塞、氧化应激和骨质疏松等。
研究表明，大量的miRNAs已经被证实与股骨头坏死的发生、机制及预后密切相关，如miR-20b，miR-23a-3p，miR-23b-3p，miR-186-5p及miR-214等通过调控成骨细胞或破骨细胞的增殖、凋亡及分化影响骨形成[10-14]；miR-15b，miR-31，miR-93-5p，miR-122-5p，miR-144-3p，miR‑15a‑5p， miR-141及miR-181d等通过调控骨髓间充质干细胞成骨分化影响骨修复与骨重建[15-22]；miR-224-3p，miR-145，miR-34a，miR-137-3p，miR-1207-5p及miR-210通过调控血管内皮细胞增殖、迁移及分化影响成血管和血管修复[23-29]；miR-27a，miR-548d-5p通过调控骨髓间充质干细胞成脂分化影响脂肪形成和脂质代谢[30-31]；miR-122-3p[32]，miR-26a，miR-320及miR-148a-3p等通过调控其他相关因子影响股骨头坏死的发生及进展等[32-35]。上述多是聚焦于单个或几个miRNA/基因/通路之间上下游的互作关系，但疾病发生、发展过程是一个多靶点、多途径、多通路、多环节的协同性作用的结果，若仅研究某个miRNA或基因的关系，将在一定程度上限制股骨头坏死的机制研究。
随着转录组学的发展，可借助生物信息学手段研究疾病在发生和发展过程中的分子网络模式。GEO数据库是生物信息学研究重要的中心资源之一，数据库中存储了大量的高通量数据，但大部分数据并未被充分利用[36]。国内外学者运用高通量数据因研究目的的差异和数据独立性的限制，在股骨头坏死研究中miRNA和mRNA的基因信息并未进行整合比较。此次实验通过挖掘GEO数据库中与股骨头坏死相关的miRNA和mRNA的芯片数据，分析差异表达基因，进而构建miRNA-mRNA调控关系网络，以期为股骨头坏死的发生、发展及防治提供数据支撑和理论基础。
实验共挖掘出表达上调miRNA 10个，表达下调miRNA 13个，利用Targetscan、miRTarBase和miRDB数据库预测出差异表达 miRNA的下游靶点255个；表达上调mRNA2 503个，表达下调mRNA 1 489个，根据miRNA与mRNA负向调控关系，筛选出由10个差异表达 miRNA和34个差异表达 mRNA构成的34个miRNA-mRNA关系对，这些差异的miRNA和mRNA可能是股骨头坏死病理生理中的关键节点， miRNA-mRNA调控网络中的34个候选靶基因PPI网络显示，DDX3X、HNRNPC和SP1的度值较高，是调控网络中的核心节点。Sp1在体内各种细胞中广泛表达，是高度保守序列的DNA 结合蛋白，属于kruppel 样转录因子家族，受机体的严格调控，通过直接与启动子结合调节基因的表达，参与调控细胞增殖、凋亡、侵袭等多种生物学过程[37]。LIU等[38]研究显示，cAMP调节MLO-Y4/MC3T3-E1细胞中11β-羟基类固醇脱氢酶2和Sp1的表达，参与成骨细胞凋亡，为预防股骨头坏死提供了一种潜在的治疗策略。
文章通过对miRNA-mRNA调控网络中的34个靶基因进行GO功能注释和KEGG通路富集分析，结果表明主要通路包括转化生长因子β信号通路、糖胺聚糖生物合成-硫酸角聚糖、溶酶体及自噬等。转化生长因子β信号通路参与骨细胞功能和代谢过程，特别是在调节骨细胞早期增殖、分化中发挥着关键作用[39]，是目前股骨头坏死的发生和发展相关信号通路的研究热点之一。TAO等[40]研究表明，股骨头坏死患者股骨头标本中转化生长因子β1水平较正常股骨头标本降低；BAI 等[41]研究发现，股骨头坏死模型大鼠血清中转化生长因子β表达明显降低，证实了转化生长因子β信号通路异常参与了股骨头坏死病理生理过程。
尽管实验基于生物信息学构建了一个潜在的miRNA-mRNA调控网络，但存在一定的局限性：实验没有区分股骨头坏死的不同类型，GEO数据库收录的股骨头坏死高通量数据数据集和样本数量较少，尤其是缺乏同一人群、同一平台文件的数据集；未来将设计双荧光素酶报告实验等更多的研究来验证miRNA-mRNA调控网络模式的体内外生物学功能。
综上所述，基于GEO高通量数据集，借助生物信息学手段，实验构建得到34个与股骨头坏死相关的miRNA-mRNA调控关系对，阐明股骨头坏死多靶点、多通路、多途径的复杂网状调控，其核心靶点可通过调控多种细胞增殖、凋亡、侵袭及分化等过程，改善股骨头坏死症候，为进一步深入探讨其作用机制与治疗提供靶点和参考方向。
中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

基于miRNA-mRNA调控网络股骨头坏死的关键基因筛选与分析

Identification and analysis of potential key genes in osteonecrosis of the femoral head based on miRNA-mRNA regulatory network

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