基于 R 语言的 miRNA 数据分析：靶基因预测与通路富集探究

基于 R 语言的 miRNA 数据分析：靶基因预测与通路富集探究
一、引言
在生命科学领域，微小核糖核酸（miRNA）作为一类长度较短的非编码 RNA 分子，近年来备受关注。miRNA 能够通过与靶信使核糖核酸（mRNA）的互补配对，在转录后水平对基因表达进行精细调控，进而影响细胞的增殖、分化、凋亡等多种生理过程，与众多疾病的发生发展密切相关 。准确识别 miRNA 的靶基因以及深入探究其参与的生物学通路，对于揭示 miRNA 的功能机制至关重要。随着生物信息学技术的飞速发展，利用 R 语言这一强大的数据分析工具进行 miRNA 相关研究成为主流趋势。R 语言拥有丰富的软件包，能够高效地处理和分析海量的生物数据，为 miRNA 研究提供了有力支持。本研究旨在运用 R 语言，借助 multiMiR 等工具包，对特定 miRNA 的靶基因进行预测，并通过 KEGG 和 GO 通路富集分析，深入探究这些 miRNA 在生物学过程中的潜在作用机制，为相关领域的研究提供有价值的参考。
二、材料与方法
2.1 实验材料
本研究选取了 19 种人类 miRNA，具体包括 “hsa - miR - 9 - 5p”、“hsa - miR - 21 - 5p”、“hsa - miR - 215 - 5p” 等。这些 miRNA 是基于前期研究报道以及在相关生物学过程中可能发挥关键作用而选定。
2.2 实验方法
2.2.1 数据处理与分析工具
使用 R 语言（版本 X.X.X）进行数据处理和分析，主要借助以下工具包：
r
library(multiMiR)
library(clusterProfiler)
library(org.Hs.eg.db)
library(dplyr)
在开始分析前，确保所有相关包均已成功安装并加载至 R 环境中。
2.2.2 miRNA 靶基因预测
将选定的 19 种 miRNA 构建成列表对象mir_list_converted：
r
mir_list_converted <- list(
“hsa - miR - 9 - 5p”,
“hsa - miR - 21 - 5p”,
“