基于WGCNA与GSEA方法挖掘调控中卫山羊羊毛弯曲相关基因

旨在探究中卫山羊羊毛弯曲随生长发生变化的分子机制,挖掘不同发育时期影响羊毛弯曲度的关键基因。试验采集了3只中卫山羊出生后45日龄(弯曲毛)和365日龄(直毛)的皮肤组织,进行转录组测序(RNA-seq),使用WGCNA与GSEA分析找出Hub基因。以P-value<0.05和|logFoldChange|≥1作为差异表达基因筛选的标准,45日龄为对照组,365日龄为试验组共筛选得到1 252个显著差异表达基因,包括812个表达上调基因和440个下调基因。基于WGCNA方法分析共得到14个模块,其中黄色和绿松石模块与被毛弯曲表型相关。利用String和Cytoscape构建网络,筛选到20个影响羊毛弯曲度的核心基因。从GSEA结果中筛选的被显著富集通路Hedgehog signaling pathway、JAK/STAT signaling pathway、TGF/BETA signaling pathway等参与了毛囊发育调控。综合KEGG、WGCNA、分子网络构建、GSEA分析结果,共同筛选得到基因CCL27、IL7、WNT2,推断这3个基因在调控毛囊发育中起到了关键的调控作用。本研究为进一步阐明动物毛发弯曲的分子机制提供了理论基础。

基于GSEA和WGCNA分析幽门螺杆菌感染机制

背景幽门螺杆菌在世界范围内感染率高,参与胃溃疡、胃恶性肿瘤等多种疾病的发生发展,亟需对其感染及致癌机制进行研究。目的通过基因集富集分析(GSEA)、加权基因共表达网络分析(WGCNA)预测幽门螺杆菌感染的可能分子机制及枢纽基因。方法从基因表达综合数据库(GEO数据库)下载GSE27411数据集,通过GSEA分析与幽门螺杆菌感染相关的通路。利用WGCNA分析与幽门螺杆菌感染相关模块及枢纽基因,并对模块内的基因进行GO和KEGG富集分析。使用GEPIA对枢纽基因表达水平与胃癌的生存预后进行探索。结果通过GSEA分析挑选出10条hallmark通路和13条KEGG通路。通过构建WGCNA共表达网络,确定brown模块与幽门螺杆菌感染密切相关,该模块内的基因富集得到16个生物学过程及19条KEGG相关通路。GSEA和WGCNA交集得到4条KEGG通路。对模块基因筛选得到TNF、KIF2C、RRM2、CHEK1、PLK1、RAD51、CENPA、ASF1B共8个枢纽基因。利用GEPIA探索发现,KIF2C、RRM2、CHEK1、PLK1、RAD51、CENPA、ASF1B在胃癌组织中高表达,其中ASF1B与胃癌患者较差的总生存期及无疾病生存期相关。结论本研究通过GSEA和WGCNA分析方法,筛选出与幽门螺杆感染相关的4条核心KEGG通路,1个枢纽模块及8个枢纽基因。

ONECUT2高表达介导胃癌复发患者5-FU化疗耐药

目的:探究One cut结构域家族成员2(ONECUT2)是否可以作为对5-FU耐药的胃癌复发患者的治疗靶点。方法:利用癌症基因组图谱(TCGA)数据库分析ONECUT2基因在胃癌患者及胃癌复发患者的表达情况。利用基因集富集分析(GSEA)评估TCGA数据库中ONECUT2表达量与药物代谢相关生物学过程的相关性。利用CCK-8细胞毒性实验评估胃癌细胞敲低或过表达ONECUT2对5-FU的耐药情况。分析30例胃癌术后复发患者ONECUT2表达量与5-FU治疗效果的相关性。结果:TCGA数据库分析显示,在经受过化疗且复发的胃癌患者中,ONECUT2高表达的患者无病间隔期(disease-free interval,DFI)更短。GSEA分析结果表明,ONECUT2高表达与异生药物代谢通路呈正相关,这提示可能与胃癌患者的耐药相关。体外实验中,敲低ONECUT2降低胃癌细胞对5-FU的半数抑制浓度(IC_(50))值;反之,过表达ONECUT2增加细胞对5-FU的IC_(50)值。30例胃癌复发患者对5-FU的药物敏感性与ONECUT2表达量相关。结论:胃癌复发患者的ONECUT2表达量更高,ONECUT2高表达与胃癌复发患者的5-FU耐药相关,可能是潜在的治疗靶点。

基于生物信息学研究宫内生长受限的免疫机制及中药预测

目的:基于生物信息学技术对宫内生长受限(IUGR)的芯片数据进行基因集富集分析(GSEA)以及关键差异基因的免疫浸润分析,并预测相关的作用中药。方法:从基因表达数据库(GEO)中获取GSE12216芯片数据,运用R软件筛选出差异表达基因(DEGs)。利用R包对数据集所有基因进行GSEA的基因本体论(GO)与京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析以及DEGs的GO和KEGG分析;通过STRING数据库构建DEGs蛋白交互作用网络以及Cytohubba筛选关键基因;对关键基因进行ROC分析判断关键基因的诊断价值;通过单样本基因集富集分析(ssGSEA)算法获得24种免疫细胞在IUGR的含量及比例进行分析;通过Spearman统计方法计算关键基因表达与免疫细胞浸润的相关性,并利用Coremine数据库对免疫相关的关键基因进行中药预测。结果:共获得228个IUGR与正常胎盘的DEGs;GSEA结果显示IUGR样本的基因表达改变主要涉及趋化因子与受体以及溶酶体信号通路等过程;DEGs的GO和KEGG分析显示DEGs主要富集在肿瘤坏死因子(TNF)信号通路、缺氧诱导因子1(HIF-1)信号通路和Janus激酶/信号转导与转录激活子(JAK/STAT)信号通路;Cytohubba共筛选出10个关键基因:CSF2、IRAK1、PTGS2、FLT1、CHUK、CXCL12、FOS、LEP、CXCL2以及RELB;ROC分析显示这10个基因均有较高的诊断价值;免疫细胞的浸润矩阵分析结果表明,在IUGR胎盘组织中自然杀伤T细胞(NKT)以及单核细胞变化显著。免疫浸润与关键基因的相关性分析发现CSF2、IRAK1、PTGS2、CHUK、CXCL12、CXCL2以及RELB 7个基因与免疫浸润有相关性,中药预测发现,人参、黄芪与IUGR相关免疫浸润的关系最为密切。结论:NKT细胞与单核细胞在IUGR的发生发展中具有重要作用;共鉴定出7个与免疫浸润相关的关键基因;人参及黄芩可作为IUGR治疗的药物来源。

GSEA在全基因组表达谱芯片数据分析中的应用

GSEA是一个可下载后免费使用的全基因组表达谱芯片数据分析工具。它根据已有的对基因的定位、性质、功能、生物学意义等知识的基础上,首先构建了一个分子标签数据库,数据库中包含了多个功能基因集。通过分析一组处于两个生物学状态的基因表达谱杂交数据,它们在特定的功能基因集中的表达状况,以及这种表达状况是否存在某种统计学显著性。GSEA是从另一个角度来诠释生物信息,可进一步完善我们对相关生物学事件的认识。

灌注加权成像预测成人胶质瘤预后的生物学基础

目的探讨动态敏感性对比灌注加权成像(DSC-PWI)在预测成人弥漫性胶质瘤预后中的价值及背后的生物学意义。方法选取2013-06—2021-07郑州大学第一附属医院神经外科收治并经病理检查结果确诊的343例成人型弥漫性胶质瘤患者。收集患者术前PWI影像数据及肿瘤标本,随机分为训练集(175例)和测试集(168例)。从PWI影像中提取影像组学特征,经筛选后建立定性的影像学预测模型。基于影像学特征及RNA-seq基因组学分析,通过基因探针富集分析(GSEA)分析和加权基因共表达网络分析(WGCNA)统合识别生物学通路。结果筛选出7个影像组学特征,计算出相应的评分,证明是预测胶质瘤预后的因素(P<0.05)。同时发现了缺氧诱导、免疫调节及肿瘤增殖三种与影像临床复合模型明显相关的生物学通路类别。结论本研究将基于机器学习的方法构建了一种新型联合模型,对胶质瘤展示出较好的预测性能。再结合RNA-seq数据找到了与胶质瘤有关的三种生物学通路。

基底膜相关基因在类风湿关节炎不同中医证型中的转录组学分析及药物预测

背景:基底膜基因与类风湿关节炎的发生发展密切相关,但不同中医证型下基底膜相关基因在其发病机制中的作用尚不明确。目的:基底膜基因联合转录组学分析探讨类风湿关节炎5种不同中医证型的发病机制差异,并进行潜在治疗药物预测。方法:基于GEO数据库整理类风湿关节炎相关中医证型芯片数据以及基底膜相关基因,利用R-limma包筛选差异表达基因,Mfuzz包进行表达趋势分析。借助STRING数据库构建PPI网络,UPset筛选关键基因,通过R-clusterProfiler包对差异表达基因进行GSEA及富集分析,同时绘制ROC曲线评估基底膜相关核心靶点对5种证型分别的诊断价值。基于CIBERSORT核心算法计算每种证型的免疫浸润情况。最后,利用SymMap和COREMINE数据库预测可靶向基底膜相关核心基因治疗类风湿关节炎不同证型的潜在中药及小分子药物。结果与结论:①在5种类风湿关节炎中医证型中(风湿痹阻证、寒湿痹阻证、肝肾亏虚证、气血两虚证及血瘀阻络证)分别筛选出67,47,59,57,55个基底膜相关差异表达基因,其中关键靶点分别为5,7,5,3,5个。③各证型中富集最多的为细胞基质黏附、免疫细胞迁移及胶原代谢等生物过程以及细胞外基质受体相互作用、PI3K-Akt、局灶性粘连和Rap1信号通路等。④药物预测结果显示,土茯苓、川乌、绵马贯众及黄精是通过影响基底膜基因治疗5种类风湿关节炎中医证型最具潜力的中药。⑤结果证实,基底膜相关基因的异常表达可能是通过调控细胞附着、免疫细胞迁移及炎症反应等多个途径影响类风湿关节炎的发生和发展,在不同证型中有着差异表现,其中ITGA6可作为5种类风湿关节炎证型中共同的诊断标志物。清热解毒类中药可能是类风湿关节炎不同证型治疗中可以贯穿始终的潜在有效药物。

量化肿瘤浸润免疫细胞的分析方法研究进展

免疫细胞一直被认为是维持机体平衡的重要调节因子,对肿瘤浸润免疫细胞进行量化分析有望揭示免疫系统在肿瘤中的多方面作用。本文总结了量化肿瘤浸润免疫细胞的计算方法及相关的分析工具,包括基于标志基因富集分析方法和反卷积分析方法开发的算法模型与工具,列举了它们在揭示疾病发病机制以及药物治疗反应、确定肿瘤潜在生物标志物、辨别肿瘤免疫分型中的应用,提出了它们当前存在的局限性,并针对这些局限性问题进行了分析和展望,以促进该领域的发展。

应用GSEA和WGCNA方法分析细菌性败血症宿主关键差异基因及意义

【目的】采用生物信息学方法分析公共数据库来源的细菌性败血症患者全血转录组学表达谱,探讨细菌败血症相关的宿主关键差异基因及意义。【方法】基于GEO数据库中GSE80496和GSE72829全血转录组基因数据集,采用GEO2R、基因集富集分析(GSEA)联用加权基因共表达网络分析(WGCNA)筛选细菌性败血症患者相比健康人群显著改变的差异基因,通过R软件对交集基因进行GO功能分析和KEGG富集分析。同时,通过String 11.0和Cytoscape分析枢纽基因,验证枢纽基因在数据集GSE72809(Health组52例,Definedsepsis组52例)全血标本中的表达情况,并探讨婴儿性别、月(胎)龄、出生体重、是否接触抗生素等因素与靶基因表达谱间的关系。【结果】分析GSE80496和GSE72829数据集分别筛选得到932个基因和319个基因,联合WGCNA枢纽模块交集得到与细菌性败血症发病相关的10个枢纽基因(MMP9、ITGAM、CSTD、GAPDH、PGLYRP1、FOLR3、OSCAR、TLR5、IL1RN和TIMP1);GSEA分析获得关键通路(氨基酸糖类-核糖代谢、PPAR信号通路、聚糖生物合成通路、自噬调控通路、补体、凝血因子级联反应、尼古丁和烟酰胺代谢、不饱和脂肪酸生物合成和阿尔兹海默症通路)及生物学过程(类固醇激素分泌、腺苷酸环化酶的激活、细胞外基质降解和金属离子运输)。【结论】本项研究通过GEO2R、GSEA联用WGCNA分析,筛选出与细菌性败血症发病相关的2个枢纽模块、10个枢纽基因以及一些关键信号通路和生物学过程,可为后续深入研究细菌性败血症致病机制奠定理论依据。

应用基因集富集分析和加权基因共表达网络分析方法分析类风湿关节炎的枢纽基因及意义

背景:用目前的免疫方法检测类风湿关节炎患者的传统血清标志物,仍有30%为阴性;近年发现的血清生物标志物对类风湿关节炎诊断的敏感性和特异性较低,不适于临床推广。目的:应用基因集富集分析和加权基因共表达网络分析方法分析类风湿关节炎枢纽基因及其意义。方法:从GEO数据库下载GSE1919、GSE55235数据集,使用R软件“limma”包初筛差异表达基因、“clusterProfiler”包进行加权基因共表达网络分析,取交集基因作为候选枢纽基因。将结果导入String数据库构建蛋白质相互作用网络,Cytoscape软件cytoHubba插件筛选枢纽基因,并进行基因本体分析、京都基因与基因组百科全书通路富集分析。同时对2个数据集用基因集富集分析方法进行京都基因与基因组百科全书通路分析。结果与结论:①共筛选出10个枢纽基因,其基因本体分析集中在淋巴细胞分化、T细胞分化、质膜信号受体复合物、主要组织相容性复合体蛋白结合等生物学功能;②京都基因与基因组百科全书通路富集于T细胞受体信号通路、Th1辅助细胞和Th2辅助细胞分化、Th17辅助细胞分化、肿瘤细胞程序性死亡-配体1表达和程序性死亡受体1检查点通路及原发性免疫缺陷5条通路;③基因集富集分析2个数据集类风湿关节炎样本发现3条共同通路:哮喘、自身免疫性甲状腺疾病和细胞黏附分子通路显著上调;④受试者工作特征曲线结果显示,5个基因(CD27、IL2RG、CD8A、LCK、NKG7)对诊断类风湿关节炎具有良好的特异性和敏感性(曲线下面积>0.85);⑤CD4可能是多能的基因网络协调员,在免疫反应中发挥重要功能。

鸭胚胎发育后期胸肌萎缩相关通路及基因鉴定

与哺乳动物不同,禽类胚胎在卵中发育,在胚胎后期表现为胸肌萎缩,为探明其涉及的分子机制,探索高邮鸭和金定鸭在孵化后18胚龄(ed)至出雏后7日龄(d)的胸肌发育规律,在21 ed、27 ed和5 d 3个时间点采集胸肌样品进行转录组测序(RNA-seq)。采用加权基因共表达网络分析(WGCNA),以及基于KEGG数据库的过表征(ORA-KEGG)和基因集富集分析(GSEA-KEGG)2种功能富集分析方法,鉴定与27 ed胸肌萎缩特征相关的信号通路及相关基因;最后通过实时荧光定量PCR(qRT-PCR)方法验证WGCNA得到的棕色模块中核心基因的表达水平。高邮鸭和金定鸭的胸肌质量均从18 ed到24 ed迅速增加,24 ed开始到1 d逐渐下降,1 d后继续增加。通过WGCNA得到的7个共表达模块中棕色模块与27 ed的相关性最高(r=0.98,P=2×10^(-12)),该模块内的基因通过ORA-KEGG方法富集到了氧化磷酸化和柠檬酸循环2条能量代谢相关的信号通路。通过GSE-KEGG方法对所有转录表达的基因功能富集,挖掘到了自噬相关的信号通路。qRT-PCR验证的棕色模块内基因中,自噬通路中的突触体相关蛋白29(SNAP29)和蛋白激酶AMP激活的催化亚基α2(PRKAA2)基因在27 ed时表达量显著增加(P<0.05)。在胚胎后期,鸭胸肌出现发育停滞甚至萎缩,这可能是胸肌动员降解以释放能量从而应对能量紧张状态的结果。在这一过程中,能量传感器AMPK的激活和自噬途径中SNAP29等关键基因表达的升高可能是胸肌蛋白质降解途径激活的原因。

基于TCGA数据库分析DDX27在肝细胞癌中的预后价值

目的 基于癌症基因图谱(TCGA)数据库,分析DEAD-BOX RNA解旋酶(DDX27)基因在肝细胞癌中的表达、临床意义以及分子信号通路。方法 通过TCGA数据库下载的肝细胞癌相关的表达数据和临床特征数据,运用R.4.0.3软件和Strawberry Perl 5.32.0.1提取肝癌组织和正常组织中DDX27的表达量数据,使用Mann-Whitney U检验比较两组间的表达差异。以DDX27表达量中位值为界将临床资料分为高表达组和低表达组,采用卡方检验分析表达量与临床特征之间的关系。分别进行单因素和多因素cox回归分析,使用Kaplan-Meier法进行生存分析并采用多种在线数据库验证,利用基因富集分析(GSEA)预测DDX27在肝细胞癌中参与的信号通路。结果 肝细胞癌组织中的DDX27表达量显著高于正常组织,差异有统计学意义(P<0.05),单因素cox回归分析发现DDX27表达与Stage分期(P<0.05)和T分期(P<0.05)有关。多因素cox回归分析得到DDX27(HR=1.07,95%CI:1.02~1.13,P<0.05)可以作为肝细胞癌的独立预后因素。DDX27高表达组的总生存率显著低于低表达组,差异有统计学意义(P<0.05),与多个在线数据库验证结果一致。GSEA结果表明,高表达的DDX27主要参与RNA降解、细胞周期、嘌呤代谢、同源重组、核苷酸切除修复及胞质DNA传感通路等与癌症发生的分子信号通路。结论 DDX27在肝细胞癌患者中高表达,与肝细胞癌的预后相关,可以作为肝细胞癌预后的新型分子标志物。

CDCA8对肝细胞癌患者预后的影响

目的:肝细胞癌预后相关的分子标志物对提高患者生存质量和改善疗效至关重要,本研究旨在探究细胞分裂周期相关基因8(cell division cycle associated 8,CDCA8)对肝细胞癌预后的影响及潜在分子机制。方法:432例肝细胞癌样本的转录组数据及对应患者的临床信息下载自肿瘤基因表达图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库。分析肿瘤组织和正常组织中CDCA8 mRNA差异;根据CDCA8 mRNA中位数将肝细胞癌患者分为高表达组和低表达组,绘制生存曲线。采用Kruskal检验分析CDCA8与肿瘤分期、分级和T分期的相关性。采用单因素和多因素Cox回归分析探究CDCA8能否作为肝细胞癌患者的独立预后因子。采用基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)探究CDCA8在肝细胞癌中的潜在作用机制。结果:CDCA8在肿瘤组织中的mRNA水平明显高于正常对照组织(P<0.001),CDCA8高表达患者的生存率明显低于低表达组(P<0.001)。随着肿瘤分期(P<0.001)、分级(P<0.001)和T分期(P<0.001)增加,肝细胞癌恶性程度增加,同时伴随CDCA8 mRNA水平增加。GSEA富集分析发现CDCA8高表达明显富集的通路包括细胞周期和有丝分裂。结论:CDCA8可作为肝细胞癌患者的预后分子标志物,深入研究后有望成为治疗的新靶点。

通过WGCNA和DEG确定并验证GPC4和VCAN作为原发性双侧大结节肾上腺增生的枢纽基因

目的:通过生信分析筛选原发性双侧大结节肾上腺增生的核心基因,探索疾病治疗的新靶点。方法:本研究从基因表达数据库(Gene Expression Omnibus, GEO) (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo)检索并下载了与原发性双侧大结节肾上腺增生相关的转录组测序数据和表达谱数据集GSE171558。我们筛选了差异表达基因(Differentially Expressed Genes, DEGs),并对该数据集进行了加权基因共表达网络分析(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis, WGCNA)。对蓝色模块基因进行了基因本体论(Gene Ontology, GO)、京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG)通路富集分析和基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)。根据差异表达基因进行了蛋白质–蛋白质相互作用网络(Protein-Protein Interaction Network, PPI)。我们选择了蓝色模块中的中枢基因和PPI中的枢纽基因的重叠基因作为PBMAH的最终中枢基因。并且我们在GSE25031数据集中验证了最终枢纽基因。结果:蓝色基因模块(677个基因)主要富集在脂质代谢领域,与PBMAH具有最高的相关系数。通过差异分析,我们筛选出487个DEGs,其中包括231个上调基因和256个下调基因。蛋白质–蛋白质相互作用网络分析鉴定出30个中枢基因。GPC4和VCAN被确定为PBMAH的最终中枢基因。与正常对照组相比,GPC4在PBMAH组中的表达显著下调,而VCAN与正常组相比显著上调。GSEA数据分析显示,VCAN与PI3K-Akt信号通路、磷脂酶D信号通路、Rap1信号通路、Ras信号通路、MAPK信号通路等相关联。GPC4与癌症相关通路、Rap1信号通路、PI3K-Akt信号通路、Wnt信号通路等相关。GSE25031的原始数据验证了分析结果。结论:基于生物信息学分析初步筛选出GPC4和VCAN可能参与PBMAH的致病和发展。为进一步研究原发性双侧大结节肾上腺增生的诊断及治疗提供了新的方向。

基于TCGA及Oncomine数据库挖掘TMEM164在肝细胞癌中的表达及临床意义

目的TMEM164是TMEM家族的一员,实验基于肿瘤基因组图谱(TCGA)和Oncomine数据库评估了TMEM164在肝细胞癌中表达及临床意义。方法从GDC Data Portal网站(https://portal.gdc.cancer.gov/)下载424例HCC的RNA表达谱和临床病理参数资料。其中肝细胞癌(HCC)组织374例,癌旁正常组织50例。借助Oncomine数据库进一步扩大样本量,验证TCGA数据库分析结果是否正确。采用Kaplan-Meier曲线和Cox回归分析TMEM164表达与患者预后的相关性,并进行基因集富集分析(GSEA),探讨其潜在作用机制。结果TMEM164在HCC组织中表达量显著高于癌旁正常组织(P<0.001);TMEM164表达水平与HCC患者的Stage分期和T分期均显著相关(P<0.05);生存分析显示TMEM164高表达患者总生存率显著低于低表达患者(P<0.01);单因素及多因素Cox回归分析结果表明TMEM164高表达可能作为HCC患者预后的独立指标。GSEA表明TMEM164可能通过调控mTOR、ERBB等通路进而调控细胞周期、凋亡、自噬及RNA降解等参与HCC的进程,此外TMEM164还可能作用于与免疫相关的信号通路。结论TMEM164在肝细胞癌中高表达,与患者预后不良相关,可能成为HCC患者的预后标志物及潜在治疗靶点。

基于铜死亡相关基因的慢加急性肝衰竭的机制研究

目的 探究铜死亡相关基因在慢加急性肝衰竭(Acute-on-chronic liver failure, ACLF)发生发展中的作用,从而进一步研究ACLF与铜死亡相关的发病机制。方法 从GEO(Gene Expression Omnibus, GEO)数据库中下载ACLF相关数据。利用R软件筛选GEO数据库中ACLF与慢性肝病对比的差异表达基因(Differentially expressed genes, DEGs)和铜死亡相关基因的取交集,对共同差异基因通过GSEA(Gene Set Enrichment Analysis,基因集富集分析)分别进行单基因GO/KEGG富集分析,对相关基因通路富集结果结合铜死亡代谢图绘制铜死亡相关ACLF机制图。结果 共筛选出3个关于铜死亡相关的ACLF差异表达基因(P<0.05),进一步分析得出与铜死亡相关ACLF发生发展机制。结论 通过生物信息学分析,筛选出可能参与ACLF发病机制的铜死亡相关基因和信号通路,以期为ACLF的发病机制的研究提供理论基础以及对ACLF的发生发展和治疗提供新的靶点和策略。

生物信息学分析SLC22A11在乳腺浸润癌进展中的作用和潜在调节机制

目的:探究溶质载体家族22成员11(SLC22A11)在乳腺浸润癌(BRCA)进展中的作用和可能的调节机制。方法:通过Oncomine、UALCAN、TCGA、TIMER和Kaplan-Meier Plotter数据库探究SLC22A11在BRCA组织中的表达,及其在BRCA患者预后中的作用和进展中的潜在机制。在TIMER数据库中探究SLC22A11表达水平与BRCA免疫细胞浸润间的关系。结果:在BRCA组织中SLC22A11 mRNA表达水平显著降低,而SLC22A11甲基化水平显著升高,两者表达水平呈负相关。SLC22A11表达水平降低与BRCA患者种族、性别、年龄、TNBC亚型、组织学亚型、Menopause状态、淋巴结转移和TP53突变相关。SLC22A11甲基化水平升高与BRCA患者种族、年龄、淋巴结转移和TP53突变相关。SLC22A11表达水平降低与BRCA患者总生存期和无复发生存期相关,且与BRCA患者无复发生存期相关的ER阳性、ER阴性、HER2阴性、淋巴结阴性、Basal-like型、Her-2过表达型、luminal A型和luminal B型相关。基因富集分析显示MAPK信号通路、细胞因子与细胞因子相互作用、ABC转运蛋白、JAK STAT信号通路、VEGF信号通路、MTOR信号通路、Calcium信号通路等富集于SLC22A11高表达组。SLC22A11表达水平与BRCA纯度、B细胞、CD8+T细胞和CD4+T细胞水平相关,且与免疫细胞标志物CD79A、CD19、STAT4表达水平等显著相关。结论:SLC22A11在BRCA组织中表达降低,提高SLC22A11表达水平有望改善BRCA患者预后。此外,SLC22A11表达水平与BRCA免疫细胞浸润及其标志物分子水平相关,提示SLC22A11有望成为BRCA患者治疗的新靶点。

基于生物信息学筛选骨关节炎免疫浸润相关基因

为筛选骨关节炎(osteoarthritis,OA)免疫浸润相关基因,从基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中获取多个芯片数据,分为训练集以及验证集,筛选出差异表达基因(differentially expressed gene,DEG);采用基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis,GSEA)软件对训练集所有基因进行基因本体论(Gene Ontology,GO)与京都基因和基因组数据库(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)分析,同时对DEG进行GO及KEGG分析,并构建DEG蛋白质相互作用网络,筛选关键基因;利用验证集对关键基因进行差异验证,并判断关键基因的诊断价值;通过单样本基因集富集分析(single sample gene set enrichment analysis,ss-GSEA)算法获得28种免疫细胞在OA的含量及比例;利用Spearman相关性分析计算关键基因表达与免疫细胞浸润的相关性。结果显示,OA与正常软骨组织之间有27个DEG;OA样本的基因表达改变主要涉及体液免疫反应与组氨酸代谢信号通路等过程;DEG与金黄色葡萄球菌感染相关信号通路和NOD样受体信号通路相关;从DEG中筛选得到4个关键基因,即CAMP、S100A8、DEFA3和COL5A2,它们在OA组织中异常表达并具有较高的诊断价值。进一步的免疫细胞浸润分析结果显示,在OA软骨组织中活化B细胞等免疫细胞变化显著,且4个关键基因与免疫浸润有显著的相关性。研究结果表明,活化B细胞等免疫相关细胞在OA的发生发展中有着重要的作用;CAMP、S100A8、DEFA3和COL5A2是免疫浸润相关的关键基因,与OA发生发展密切相关。

甲状腺癌中含伴侣蛋白的TCP1亚基3表达与生物学行为及免疫微环境的关系研究

目的探讨含伴侣蛋白的TCP1亚基3(CCT3)在甲状腺乳头状癌组织中的表达、增殖能力、分子信号通路以及与免疫微环境的关系。方法通过TCGA数据库下载甲状腺癌相关的表达数据和临床数据,分析CCT3在甲状腺癌与癌旁组织中的表达差异。收集30例甲状腺乳头状癌组织和癌旁组织,采用免疫组织化学染色法检测并验证CCT3蛋白表达情况。利用RNA干扰技术(RNAi)靶向沉默甲状腺乳头状癌细胞株(K1)CCT3基因的表达为干扰组,CCT3高表达为对照组,采用RT-qPCR和Western Blot法检测沉默效率,MTT、流式细胞技术分别检测两组细胞的增殖、细胞周期和凋亡情况。利用GSEA富集分析预测CCT3在甲状腺癌中参与的信号通路,使用CIBERSORT法分析CCT3表达与免疫浸润的相关性。结果TCGA数据库结果显示,甲状腺乳头状癌组织中CCT3基因较癌旁正常组织高表达(P<0.01)。临床样本及体外实验结果中CCT3蛋白和mRNA水平均表达上调(P<0.001)。与对照组相比,沉默CCT3可显著抑制甲状腺乳头状癌细胞的增殖能力,细胞凋亡率明显增加,可将细胞周期阻滞于G2/M期(P<0.05)。GSEA富集分析和CIBERSORT分析表明,CCT3主要富集于免疫相关通路并通过记忆B细胞、浆细胞、活化记忆CD4+T细胞、巨噬细胞M1、巨噬细胞M2、静息肥大细胞、嗜酸性粒细胞作用于甲状腺乳头状癌的发生发展。结论CCT3与甲状腺乳头状癌的发生发展关系密切,CCT3可能成为甲状腺乳头状癌新的分子标志物、诊断和治疗靶点。

基于TCGA数据库分析HMGB1在结肠癌中的表达及临床意义

目的运用癌症基因组图谱(TCGA)数据库,探究高迁移率族蛋白B1(high mobility group box 1,HMGB1)在结肠癌组织样本和正常组织样本中的表达情况,挖掘其与结肠癌临床特征的相关性。方法运用生物信息学方法从TCGA数据库中获取结肠癌(COAD)患者HMGB1的表达数据及临床资料。运用R.4.2.2软件和Strawberry Perl 5.30.0.1软件分析HMGB1在结肠癌和正常组织样本之间的表达差异。运用R语言分析HMGB1表达量与临床资料的相关性,绘制Kaplan-Meier曲线进行生存分析,并利用单基因富集分析(ssGSEA)法富集HMGB1在结肠癌中所参与的信号通路。结果(1)HMGB1在14种癌症及正常组织间的表达差异有统计学意义(P<0.05)。(2)总计下载结肠癌组织样本476例、正常结肠组织样本41例。与正常组织样本相比,结肠癌组织样本中HMGB1表达量明显升高,差异具有统计学意义(P<0.001)。(3)HMGB1的表达与M分期和Stage分期相关。(4)HMGB1的表达与结肠癌患者的生存时间无明显相关。(5)ssGSEA结果显示,HMGB1主要参与RNA降解、Nod受体信号通路、半胱氨酸和蛋氨酸代谢、P53信号通路、错配修复、Wnt信号通路、ErbB信号通路、嘌呤代谢、MAPK信号通路、T细胞受体信号通路、DNA复制等多条通路。结论HMGB1在结肠癌中高表达,参与结肠癌发生发展的多条通路,与其恶性程度息息相关。HMGB1可作为判断结肠癌的标志物,并有望成为结肠癌靶向治疗的新方向。