DOI: https://doi.org/10.1093/bioadv/vbag042
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41800385
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Jacopo Ronchi وآخرون
الموضوع الرئيسي: الميكرو RNA في تنظيم الأمراض
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث MIRit، وهي حزمة R مفتوحة المصدر مصممة للتحليل المتكامل للبيانات متعددة الأوميات من microRNA (miRNA) و mRNA، مع معالجة القيود التي تواجه الأساليب التحليلية الحالية التي غالباً ما تؤدي إلى نتائج غير حاسمة بسبب نقص الأطر الإحصائية للبيانات غير المتطابقة. تسلط الدراسة الضوء على الدور الحاسم لـ miRNAs في تنظيم التعبير الجيني ومشاركتها في مختلف الأمراض، مما يبرز ضرورة التوصيف الشامل لشبكات miRNA غير المنظمة لفهم آليات المرض.
تم تقييم MIRit باستخدام مجموعات بيانات من سرطان الغدة الدرقية ومرض الزهايمر، مما يظهر قدرتها على تحديد الاضطرابات المهمة في تفاعلات miRNA-mRNA. في تحليل سرطان الغدة الدرقية، تم ربط زيادة التعبير عن miR-146b-5p و miR-146b-3p بانخفاض التعبير عن PAX8، مما قد يسهم في مقاومة اليود المشع لدى المرضى. في مجموعة بيانات الزهايمر، كشفت MIRit أن الشبكات المعطلة من miRNA-mRNA تؤثر على الالتهاب العصبي وإشارات الغلوتامات، مع إمكانية أن يؤدي miR-320a-3p إلى تراكم شظايا Aβ 1-42 من خلال انخفاض التعبير عن SERPINF1. بشكل عام، تسهل MIRit استكشافاً مفصلاً للشبكات التنظيمية المعطلة، مما يوفر أداة قيمة للباحثين للتحقيق في الآثار الوظيفية لعدم تنظيم miRNA في سياقات مرضية مختلفة.
مقدمة
تعتبر microRNAs (miRNAs) RNAs صغيرة غير مشفرة تلعب دوراً حاسماً في التنظيم بعد النسخ للتعبير الجيني، بشكل أساسي من خلال تعزيز تحلل mRNA وتثبيط الترجمة. مع تنظيم أكثر من 60% من الجينات البشرية بواسطة miRNAs، يرتبط عدم تنظيمها بمختلف الأمراض، بما في ذلك السرطانات مثل سرطان الكبد وسرطان الدماغ. على الرغم من التقدم في المنهجيات مثل المصفوفات الدقيقة وRNA-Seq لتقدير وفرة miRNA، لا يزال فهم الآثار البيولوجية لـ miRNAs غير المنظمة يمثل تحدياً بسبب محدودية التوصيفات الوظيفية وتعقيد تفاعلات miRNA-الهدف عبر ظروف مختلفة.
تواجه التحليلات التكاملية الحالية لبيانات miRNA وmRNA غالباً مشاكل في القابلية للتكرار، ويرجع ذلك أساساً إلى الاعتماد على خوارزميات التنبؤ المختلفة لتحديد الجينات المستهدفة والأساليب الإحصائية المستخدمة، والتي غالباً ما تفتقر إلى الصرامة. تستخدم معظم الأدوات الحالية، مثل MiRComb وmiRLAB، بشكل أساسي تحليل الارتباط، وهو غير مناسب لمجموعات البيانات غير المتطابقة ويمكن أن يؤدي إلى ارتفاع معدلات الإيجابيات الكاذبة. لمعالجة هذه القيود، طور المؤلفون MIRit، وهو إطار عمل مفتوح المصدر مصمم لتحليلات miRNA-mRNA التكاملية الشاملة والإحصائية القوية. تدعم MIRit بيانات متعددة الأنواع وتستوعب أنواع بيانات مختلفة، بما في ذلك المصفوفات الدقيقة وعلم النسخ الفردي، بينما تقدم أساليب إحصائية جديدة تمكن من التحليل دون عينات متطابقة. يهدف الإطار إلى تعزيز فهم عدم تنظيم miRNA في الأمراض البشرية وهو متاح مجاناً للباحثين.
النتائج
في هذا القسم، يظهر المؤلفون فعالية أداة MIRit في تحليل الأمراض البشرية من خلال فحص مجموعتين من البيانات متعددة الأوميات. تتعلق مجموعة البيانات الأولى بسرطان الغدة الدرقية الحليمي، حيث تم استخدام MIRit للتحقيق في تأثير الشبكات المعطلة من miRNA-mRNA على وظيفة الغدة الدرقية. يبرز هذا التحليل قدرة الأداة على توضيح الأسس الجزيئية للأمراض المتعلقة بالغدة الدرقية.
بالإضافة إلى ذلك، طبق المؤلفون MIRit على مجموعة بيانات غير متطابقة لاستكشاف الآثار الوظيفية لشبكات تنظيم miRNA الم compromised في مرض الزهايمر. تؤكد هذه التطبيق على مرونة MIRit في معالجة أسئلة بيولوجية متنوعة عبر سياقات مرضية مختلفة، مما يعزز من فائدتها في مجال البحث متعدد الأوميات.
المناقشة
تم تصميم خط أنابيب MIRit لتحليلات miRNA-mRNA متعددة الأوميات الشاملة، مما يسهل فحص miRNAs في المسارات البيولوجية المعطلة. يتضمن سير العمل عدة وحدات: تحليل التعبير التفاضلي لتحديد miRNAs والجينات المتغيرة، تحليل إثراء الوظائف لفهم عواقب عدم تنظيم الجينات، ارتباط SNP لربط عدم تنظيم miRNA مع SNPs المرتبطة بالأمراض، تحديد الأهداف لاسترجاع تفاعلات miRNA-الهدف، دمج مستويات التعبير لربط تعبير miRNA وmRNA، وتحليل طوبولوجي لتحديد الشبكات الجزيئية المضطربة باستخدام قواعد بيانات مثل KEGG وReactome. يتطلب خط الأنابيب تنسيقات إدخال محددة لمصفوفات تعبير miRNA والجينات ويدعم تقنيات متنوعة، مما يضمن معالجة وتحليل بيانات قوية.
تستخدم MIRit تحليل التعبير التفاضلي المصمم وفقاً للتكنولوجيا المستخدمة، مما يوفر مرونة مع طرق مثل limma للمصفوفات الدقيقة وedgeR أو DESeq2 لـ RNA-Seq. بعد ذلك، يتم إجراء إثراء وظيفي باستخدام أساليب مثل تحليل الإفراط في التمثيل (ORA) وتحليل إثراء مجموعة الجينات (GSEA)، مما يسمح للمستخدمين بتحديد الوظائف البيولوجية غير المنظمة. بالإضافة إلى ذلك، تقيم MIRit التداخل بين miRNAs المعبر عنها بشكل تفاضلي وSNPs المرتبطة بالأمراض، وتسترجع جينات أهداف miRNA من قواعد بيانات موثوقة. يتم تسهيل التحليل التكاملية لمستويات تعبير miRNA والجينات من خلال اختبارات الارتباط والارتباط، مع التركيز على الأزواج المرتبطة سلباً، مما يوضح تأثير تغييرات تعبير miRNA على الجينات المستهدفة. أخيراً، يتم تقديم طريقة تحليل المسار التكاملية المدركة للطوبولوجيا (TAIPA) لاكتشاف الشبكات الجزيئية المتغيرة من خلال مراعاة طوبولوجيا المسارات البيولوجية، مما يعزز فهم تفاعلات miRNA-mRNA في سياقات متعددة الأوميات.
DOI: https://doi.org/10.1093/bioadv/vbag042
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41800385
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Jacopo Ronchi et al.
Primary Topic: MicroRNA in disease regulation
Overview
The research paper presents MIRit, an open-source R package designed for integrative multi-omic analysis of microRNA (miRNA) and mRNA datasets, addressing the limitations of existing analytical methods that often yield inconclusive results due to the lack of statistical frameworks for non-sample-matched data. The study highlights the critical role of miRNAs in regulating gene expression and their involvement in various diseases, emphasizing the necessity for comprehensive characterization of dysregulated miRNA networks to understand disease mechanisms.
MIRit was evaluated using datasets from thyroid cancer and Alzheimer’s disease, demonstrating its capability to identify significant dysregulations in miRNA-mRNA interactions. In the thyroid cancer analysis, the upregulation of miR-146b-5p and miR-146b-3p was linked to the downregulation of PAX8, which may contribute to radioactive-iodine resistance in patients. In the Alzheimer’s dataset, MIRit revealed that disrupted miRNA-mRNA networks affect neuroinflammation and glutamatergic signaling, with miR-320a-3p potentially leading to the accumulation of Aβ 1-42 fragments through the downregulation of SERPINF1. Overall, MIRit facilitates a detailed exploration of impaired regulatory networks, providing a valuable tool for researchers to investigate the functional implications of miRNA dysregulation in various pathological contexts.
Introduction
MicroRNAs (miRNAs) are small non-coding RNAs that play a crucial role in the posttranscriptional regulation of gene expression, primarily by promoting mRNA degradation and inhibiting translation. With over 60% of human genes being regulated by miRNAs, their dysregulation is linked to various diseases, including cancers such as hepatocellular carcinoma and glioblastoma. Despite advancements in methodologies like microarrays and RNA-Seq for estimating miRNA abundance, understanding the biological implications of dysregulated miRNAs remains challenging due to limited functional annotations and the complexity of miRNA-target interactions across different conditions.
Current integrative analyses of miRNA and mRNA data often face reproducibility issues, primarily due to the reliance on various prediction algorithms for target gene identification and the statistical methods employed, which frequently lack rigor. Most existing tools, such as MiRComb and miRLAB, primarily utilize correlation analysis, which is unsuitable for unpaired datasets and can lead to inflated false-positive rates. To address these limitations, the authors developed MIRit, an open-source R framework designed for comprehensive and statistically robust integrative miRNA-mRNA analyses. MIRit supports multi-species data and accommodates various data types, including microarrays and single-cell transcriptomics, while introducing novel statistical methods that enable analysis without matched samples. The framework aims to enhance the understanding of miRNA dysregulation in human diseases and is freely accessible for researchers.
Results
In this section, the authors demonstrate the effectiveness of the MIRit tool in analyzing human diseases through the examination of two multi-omic datasets. The first dataset pertains to papillary thyroid carcinoma, where MIRit was utilized to investigate the impact of disrupted miRNA-mRNA networks on thyroid functionality. This analysis highlights the tool’s capability to elucidate the molecular underpinnings of thyroid-related pathologies.
Additionally, the authors applied MIRit to an unpaired dataset to explore the functional implications of compromised miRNA regulatory networks in Alzheimer’s disease. This application underscores MIRit’s versatility in addressing diverse biological questions across different disease contexts, further establishing its utility in the field of multi-omic research.
Discussion
The MIRit pipeline is designed for comprehensive miRNA-mRNA multi-omic analyses, facilitating the examination of miRNAs in disrupted biological pathways. Its workflow includes several modules: differential expression analysis for identifying varying miRNAs and genes, functional enrichment analysis to understand gene dysregulation consequences, SNP association to link miRNA dysregulations with disease-associated SNPs, target identification for retrieving miRNA-target interactions, expression level integration for correlating miRNA and mRNA expression, and topological analysis to identify perturbed molecular networks using databases like KEGG and Reactome. The pipeline requires specific input formats for miRNA and gene expression matrices and supports various technologies, ensuring robust data handling and analysis.
MIRit employs differential expression analysis tailored to the technology used, offering flexibility with methods such as limma for microarrays and edgeR or DESeq2 for RNA-Seq. Following this, functional enrichment is performed using approaches like over-representation analysis (ORA) and gene set enrichment analysis (GSEA), allowing users to identify dysregulated biological functions. Additionally, MIRit assesses the overlap between differentially expressed miRNAs and disease-associated SNPs, and retrieves miRNA target genes from validated databases. The integrative analysis of miRNA and gene expression levels is facilitated through correlation and association tests, with a focus on negatively correlated pairs, thereby elucidating the impact of miRNA expression changes on target genes. Finally, the Topology-Aware Integrative Pathway Analysis (TAIPA) method is introduced to detect altered molecular networks by considering the topology of biological pathways, enhancing the understanding of miRNA-mRNA interactions in multi-omic contexts.