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乳腺癌（BC）是发病率和病情高的女性中最常见的癌症。因此，生物标志物检测仍然需要新的研究。GSE1124和GSE182471数据集，以评估差异表达的圆形RNA（CIRCRNA）。使用乳腺癌国际联盟（代表）数据库的癌症基因组图集（TCGA）和分子分类学用于鉴定明显的失调的microRNA（miRNA）和基因，并考虑了对微阵列分类的预测分析（PAM50）的预测分析。使用癌症特异性的circrna，mirdb，mirtarbase和mirwalk数据库研究了cirna-miRNA-mRNA关系。使用基因和基因组（KEGG）途径数据库的基因本体论（GO）分析和京都百科全书使用基因分析（GO）分析和京都百科全书来注释CircrNA – MiRNA -MRNA调节网络。蛋白质 - 蛋白质相互作用网络是由字符串数据库构建的，并通过Cytoscape工具可视化。然后，根据PAM50亚组中的特定表达水平，使用某些选择标准对RAW miRNA数据和基因进行过滤。使用Cytohubba Cytoscape插件来获得一种瓶颈方法来获得高度相互作用的集线器基因。在我们的研究中，在miRNA和circrna轴内检测到的这些枢纽基因进行了无病生存和整体生存分析。我们确定了可能在卑诗省起重要作用的三个circrnas，三个miRNA和十八个候选靶基因。另外，已经确定这些分子在BC的分类中可以有用，尤其是在确定基础样乳腺癌（BLBC）亚型时。我们得出的结论是，在BC的BLBC亚组中，HSA_-CRIC_0000515/mir-486-5p/sdc1轴可能是诱因患者的重要生物标志物候选者。
潜在功能性circrna的生物信息学分析...
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