【摘要】 背景 心肌缺血再灌注(Myocardial ischemia reperfusion,MIR)不仅可能加重潜在的心血管疾病,如导致心力衰竭,加重原有的心血管疾病,还可能导致远处器官功能障碍,大大增加患者的发病率和死亡率。因此,研究MIR的分子调控网络对于更好地了解 MIR的基本过程以应用于治疗至关重要。方法 从基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)中下载了MIR小鼠和假手术组样本GSE148864数据集。用limma R软件包识别MIR和假手术组样本之间的差异表达的miRNAs(differentially expressed miRNAs DEmiRNAs)。利用DIANA-miRPath工具分析DEmiRNAs的生物学功能。通过受试者工作特性曲线(Receiver Operation Curves,ROC)评估DEmiRNA的诊断价值,并将曲线下面积(Areas Under Curves,AUC)大于0.85的DEmiRNA鉴定为MIR中的关键miRNA。应用miRWalk软件预测关键miRNAs调控的MRNA。使用clusterProfiler R软件包分析预测mRNA的生物学功能。TRRUST 数据库用于从预测的mRNA中提取转录因子 (transcription factors,TFs),并确定相应的靶基因。STING数据库用于预测mRNA的相互作用。通过提取miRNA-mRNA、mRNA-mRNA、miRNA-miRNA、miRNA-TF和TF-mRNA关系对,构建miRNA-TF基因调控网络。此外,还利用FANMOD软件检测了其中的四节点调控基序,以进一步确定MIR中最重要的调控基序。结果 在GSE148864数据集中,损伤样本和假手术组样本之间共发现了12个DEmiRNA,其中大部分涉及线粒体功能、脂质代谢和能量代谢相关的KEGG通路、mmu-miR-1843a-5p、mmu-miR-5621-3p、mmu-miR-5113、mmu-miR-8116、mmu-miR-144-5p、mmu-miR-3962、mmu-miR-103-3p、mmu-miR-505-5p和mmu-miR-299b-3p被确定为MIR损伤的关键miRNA,其AUC大于0.85。基于miRWalk、STRING和TRRUST数据库,构建了一个由1,466个节点和2,121临界点组成的miRNA-TF-基因网络,并通过Cytoscape软件将其可视化。此外,利用 FANMOD 工具,确定了7个三节点和15个四节点调控基团,并选择Z评分最高的ID:2182作为MIR损伤中最重要的基团。结论 我们的研究确定了9种参与MIR损伤的关键miRNA,并建立了miRNA、TFs和基因之间的调控网络。这些发现可能为今后研究MIR损伤奠定分子基础。