肿瘤微环境中免疫与基质细胞相关基因在肺腺癌中的预后价值

目的:鉴别与肺腺癌预后相关的免疫与基质细胞基因。方法:501例肺腺癌基因表达数据来自癌症基因组图谱(TCGA)数据库。肺腺癌样本的免疫和基质评分从ESTIMATE数据库中获取。χ^(2)检验分析基质、免疫评分与患者临床病理特征的相关性。采用t检验以及Cytoscape中的Mcode模块筛选差异表达基因(DEGs)。采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线。结果:基质细胞评分与M分期显著相关(χ^(2)=6.391,P=0.011)。免疫评分与M分期(χ^(2)=4.769,P=0.029)、T分期(χ^(2)=11.672,P=0.009)和总生存期(χ^(2)=6.334,P=0.009)显著相关。基于免疫评分的DEGs有262个,基于基质评分的DEGs有391个。基因功能富集分析和蛋白-蛋白相互作用网络分析差异表达基因,富集分析表明,DEGs参与调节免疫应答、抗原结合、免疫应答和受体结合。生存分析表明POSTN(P=0.0181)、PLEK(P=0.0434)、LY86(P=0.0136)、HCK(P=0.0487)对肺腺癌患者具有预后价值。结论:基质细胞相关基因POSTN高表达与患者不良预后相关,免疫细胞相关基因PLEK、LY86、HCK高表达预示患者预后较好。

基于TCGA在宫颈癌肿瘤微环境中挖掘免疫疗效相关的预后基因

目的结合生物信息学方法,使用肿瘤基因组图谱(TCGA)数据库中宫颈癌表达谱数据,通过ESTIMATE算法分析肿瘤微环境挖掘有价值的预测免疫治疗疗效相关的预后基因。方法从TCGA数据库下载宫颈癌数据,运用R软件ESTIMATE包将宫颈癌基因表达谱数据分为高低免疫/高低基质评分组,通过limma包计算各组差异基因,最终两组的交集基因将用于生存分析、功能富集分析及蛋白互作网络构建。使用R Survival软件包分析高低免疫/高低基质评分组与预后的关系,同时使用Wilcox检验分析高低免疫/高低基质评分组与临床特征之间的关系。结果高免疫评分组与预后呈正相关(P=0.035);高基质评分组中位总生存期延长,但无统计学意义(P=0.391)。高免疫评分组、高基质评分组与M分期呈正相关(P<0.05)。设定阈值为|log2(FC)|>2且FDR<0.05,共鉴定出485个交集差异基因(上调475个,下调10个)。差异基因生存分析显示157个基因与预后有关。基因本体分析(GO)和京都基因与基因组百科全书途径(KEGG)共富集788个基因本体术语和36条通路(FDR<0.05)。差异基因构建PPI网络并利用Cytoscape提取3个关键核心网络,共包括66个基因,其中12个也与预后相关。结论基于TCGA数据库分析肿瘤微环境获得的免疫预后相关基因可能是潜在的免疫治疗疗效预测的生物标志物,值得深入研究。

肿瘤微环境在胰腺癌中的预后分析

目的探讨胰腺癌(PAAD)肿瘤微环境中与预后相关的潜在关键基因。方法自癌症基因组图谱(TCGA)下载179例PAAD患者的基因表达谱和临床资料。使用ESTIMAT算法计算基质和免疫评分,根据基质和免疫评分将其分为高分组和低分组,生成Kaplan-Meier生存曲线。然后,使用limma包筛选高分组和低分组之间的差异表达基因(DEGs)。通过韦恩图的交集找出DEGs的共同基因,利用DAVID数据库对上调基因进行功能富集分析,并使用Kaplan-Meier法验证这些基因的预后价值。结果与高免疫评分组相比,低免疫评分的患者显示出更长的中位生存期(P=0.0369),但基质评分高低分组之间的预后没有统计学差异。高分组47个基因通常被上调,而低分组722个基因通常被下调,且47个上调基因中的31个与不良预后显著相关的基因。此外,发现LOC389332、ZDHHC8P1、WNK4、TLE6、DDC与肿瘤关系密切。功能富集分析显示上调基因主要参与细胞外基质、免疫应答和细胞黏附。结论低免疫评分的患者显示出更长的中位生存期,本研究发现有31个与不良预后显著相关的基因,且LOC389332、ZDHHC8P1、WNK4、TLE6、DDC与肿瘤关系密切,这些基因的进一步研究可能是有价值的,有助于理解PAAD和微环境之间的相互作用,提供潜在的治疗靶点。