Amaç: Koronavirüs SARS-CoV-2'nin neden olduğu küresel COVID-19 pandemisi, artan aşılama oranlarına rağmen varlığını sürdürmekte ve her hafta yeni vakalar rapor edilmektedir. Transkripsiyon sonrası seviyede gen ekspresyonunu düzenleyen kodlamayan RNA türleri olan mikroRNA'lar, SARS-CoV-2 yaşam döngüsünde, patofizyolojisinde ve konağın antikoronaviral yanıtlarında çok önemli bir rol oynarlar. Bu çalışmada, COVID-19 ile ilişkili genleri düzenlemesi muhtemel, işlevsel olarak ilişkili miRNA'ları in silico araştırıp bulmak amaçlanmıştır.
Gereç ve Yöntem: Bu çalışmada, COVID-19'un epigenetik belirleyicilerini bulmaya yönelik veri tabanı araştırması, gen seti zenginleştirme analizi ve internet tabanlı mikroRNA’ya yönelik hedef tahmin yöntemlerini içeren bütünleştirici bir biyoinformatik yaklaşım kullanılmıştır.
Bulgular: Karmaşık bir mikroRNA-hedef gen ağı oluşturularak, potansiyel olarak hedeflenen ve COVID-19 ile ilgili önemli genleri düzenleyen yüksek düzeyde etkileşime sahip 8 mikroRNA'dan oluşan bir dizi tespit edildi. Bu miRNA'lar ve bunlara karşılık gelen genler SARS-CoV-2 enfeksiyonuna verilen yanıtta rol oynayabilir.
Sonuç: İşlevsel olarak ilişkili 8 miRNA, COVID-19 tanısı için önemli bulgular olabilirler.
biyoinformatik COVID-19 enfeksiyonu ile ilişkili genler antivirüs mikroRNA protein-protein etkileşimleri gen seti zenginleştirme analiz ; mikroRNA-gen ağı
Purpose: The global pandemic COVID-19, caused by the coronavirus SARS-CoV-2, is persistent despite the increasing vaccination rates, with new cases being reported per week. MicroRNAs, that is, non-coding RNA species that regulate gene expression at the post-transcriptional level, play a pivotal role in the SARS-CoV-2 life cycle, pathophysiology and host’s anticoronaviral responses. The objective of this study was the in silico discovery of functionally associated miRNAs that likely co-regulate COVID-19-related genes
Materials and Methods: In the present study, an integrative bioinformatics approach was employed, including database searching, gene set enrichment analysis, network-based and microRNA target prediction methods, towards the discovery of epigenetic determinants of COVID-19.
Results: An intricate microRNA-target gene network was constructed, and a set of 8 highly interacting microRNAs, that potentially co-target and co-regulate key COVID-19-related genes, was detected. These miRNAs and their corresponding genes are likely involved in the host’s response to SARS-CoV-2 infection.
Conclusion: The 8 functionally associated miRNAs could constitute a signature for COVID-19 diagnosis.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Clinical Sciences (Other) |
Journal Section | Research |
Authors | |
Publication Date | March 29, 2024 |
Submission Date | January 7, 2024 |
Acceptance Date | March 12, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 |