Проведены анализ дифференциальной экспрессии микроРНК в опухолевых и нормальных тканях больных колоректальным раком (КРР), а также идентификация потенциальных lncRNA-мишеней и генов-мишеней с применением методов машинного обучения. В результате секвенирования обнаружено 6 дифференциально экспрессирующихся микроРНК (hsa-miR-143-3p, hsa-miR-26a-5p, hsa-miR-25-3p,hsa-miR-92a-3p,hsa-miR-21-5p,hsa-let-7i-5p) в опухолевой ткани толстой кишки относительно нормальной. Для этих микроРНК определены 97 генов-мишеней и 23 потенциально взаимодействующие с ними длинные некодирующие РНК. Вместе они составляют сеть конкурентно экспрессирующихся РНК, характерную для КРР, участвующую в реализации таких сигнальных каскадов, как регуляция клеточной адгезии, активация иммунного ответа, регуляция клеточного ответа на гормоны и стресс, регуляция сигнального пути Wnt и клеточной миграции, регуляция пролиферации и клеточного цикла, регуляция взаимодействия с вирусными агентами, регуляция апоптоза и ответа на гипоксию. Полученные данные расширяют представления о механизмах регуляции экспрессии генов при КРР и могут стать основой для панели онкомаркеров
Non-coding RNAs (miRNAs and long non-coding RNAs (lncRNA)) play an important role in many biological processes, and dysregulation can lead to various diseases, including colorectal cancer (CRC). The aim of the study was to analyze the differential expression of miRNAs in the tumor and normal tissues of patients with CRC, as well as the identification of potential lncRNA targets and target genes using methods of machine learning. Analysis of miRNA expression was performed by multiple parallel sequencing on a MiSeq instrument. For bioinformation analysis, DESeq2, TarPmiR, ORA (Over-Representation Analysis) and FMD (Functional module detection) algorithms were used. Sequencing revealed 6 differentially expressed microRNAs (hsa-miR-143-3p, hsa-miR-26a-5p, hsa-miR-25-3p, hsa-miR-92a-3p, hsa-miR-21-5p, hsa -let-7i-5p) in the tumor tissue of the colon is relatively normal. For these microRNAs, 97 target genes and 23 potentially interacting long non-coding RNAs were identified. Together they form a network of competitively expressed RNA characteristic of CRC, which is involved in the implementation of signaling cascades such as regulation of cell adhesion, activation of the immune response, regulation of the cellular response to hormones and stress, Wnt signaling pathway and cell migration regulation, regulation of proliferation and cell cycle, regulation interaction with viral agents, regulation of apoptosis and response to hypoxia. The data obtained expand the understanding of the mechanisms of gene expression regulation in CRC and can become the basis for a panel of tumor markers
