Molecular subtypes of breast cancer are associated with differences in prognosis and strategies of molecular targeted therapies. Gene regulatory mechanisms as one of the reasons might modulate these differences. In the present study, we proposed a comprehensive data analysis and systems biology approach to explore molecular signatures which reduce the chance of patients overall survival and the possible mechanisms of their regulation by transcription factors (TFs) and microRNAs (miRNAs) in the main subtypes of breast tumor consist of Basal like, Her2 enriched, Luminal A and Luminal B breast cancer. In this regards, we used available microarray datasets to assess common differentially expressed genes (DEGs) in breast cancer subtypes. Using Kaplan-Meier curve analysis we identified common DEGs which are associated with decreasing in the overall survival of breast cancer patients. Furthermore, gene regulatory networks (GRNs) were depicted based on TFs and miRNAs with interest target genes. Then GRNs were analyzed and using five algorithms (Control centrality, Betweenness, Degree, Classification, and MCDS) the key regulators were identified for each subtype. In this study, we highlighted mechanisms underlying the regulation of breast cancer molecular signatures by TFs and miRNAs which their alteration reduce the chance of survival rate in each subtype of breast cancer. Our current study in a holistic insight revealed the importance of some genes and their regulators as potential prognostic markers and/or therapeutic targets in breast cancer patients.

乳腺癌的分子亚型与分子靶向治疗的预后和策略差异有关。基因调节机制可能是调节这些差异的原因之一。在本研究中，我们提出了一种全面的数据分析和系统生物学方法，以探索分子标志，这些标志减少患者总体生存的机会以及其主要亚型中的转录因子（TFs）和microRNA（miRNA）调节其可能的机制。乳腺癌由基底样，Her2富集，Luminal A和Luminal B乳腺癌组成。在这方面，我们使用可用的微阵列数据集来评估乳腺癌亚型中的常见差异表达基因（DEG）。使用Kaplan-Meier曲线分析，我们确定了常见的DEG，这些DEG与乳腺癌患者总体生存率下降有关。此外，基于具有感兴趣靶基因的TF和miRNA描述了基因调控网络（GRN）。然后，对GRN进行分析，并使用五种算法（控制中心性，中间性，程度，分类和MCDS）为每个亚型确定关键调控因子。在这项研究中，我们重点介绍了TF和miRNA调控乳腺癌分子标记的潜在机制，这些机制的改变降低了每种乳腺癌亚型的存活率。我们当前的整体研究表明，某些基因及其调节剂作为乳腺癌患者潜在的预后标志物和/或治疗靶标的重要性。此外，基于具有感兴趣靶基因的TF和miRNA描述了基因调控网络（GRN）。然后，对GRN进行分析，并使用五种算法（控制中心性，中间性，程度，分类和MCDS）为每个亚型确定关键调控因子。在这项研究中，我们重点介绍了TF和miRNA调控乳腺癌分子标记的潜在机制，这些机制的改变降低了每种乳腺癌亚型的存活率。我们当前的整体研究表明，某些基因及其调节剂作为乳腺癌患者潜在的预后标志物和/或治疗靶标的重要性。此外，基于具有感兴趣靶基因的TF和miRNA描述了基因调控网络（GRN）。然后，对GRN进行分析，并使用五种算法（控制中心性，中间性，程度，分类和MCDS）为每个亚型确定关键调控因子。在这项研究中，我们重点介绍了TF和miRNA调控乳腺癌分子标记的潜在机制，这些机制的改变降低了每种乳腺癌亚型的存活率。我们当前的整体研究表明，某些基因及其调节剂作为乳腺癌患者潜在的预后标志物和/或治疗靶标的重要性。然后，对GRN进行分析，并使用五种算法（控制中心性，中间性，程度，分类和MCDS）为每个亚型确定关键调控因子。在这项研究中，我们重点介绍了TF和miRNA调控乳腺癌分子标记的潜在机制，这些机制的改变降低了每种乳腺癌亚型的存活率。我们当前的整体研究表明，某些基因及其调节剂作为乳腺癌患者潜在的预后标志物和/或治疗靶标的重要性。然后，对GRN进行分析，并使用五种算法（控制中心性，中间性，程度，分类和MCDS）为每个亚型确定关键调控因子。在这项研究中，我们重点介绍了TF和miRNA调控乳腺癌分子标记的潜在机制，这些机制的改变降低了每种乳腺癌亚型的存活率。我们当前的整体研究表明，某些基因及其调节剂作为乳腺癌患者潜在的预后标志物和/或治疗靶标的重要性。我们强调了由TF和miRNA调控乳腺癌分子标记的潜在机制，这些机制的改变降低了每种乳腺癌亚型的存活率。我们当前的整体研究表明，某些基因及其调节剂作为乳腺癌患者潜在的预后标志物和/或治疗靶标的重要性。我们强调了由TF和miRNA调控乳腺癌分子标记的潜在机制，这些机制的改变降低了每种乳腺癌亚型的存活率。我们目前对整体研究的了解揭示了某些基因及其调节剂作为乳腺癌患者潜在的预后标志物和/或治疗靶标的重要性。