H9N2 AIV灭活疫苗免疫SPF鸡攻毒后肺组织免疫相关基因表达变化研究

[目的]本试验旨在探究H9N2亚型禽流感病毒攻击对H9灭活疫苗免疫SPF鸡呼吸系统的影响。[方法]选用36只3周龄SPF鸡,随机分为对照组(Con)、攻毒组(Flu)、免疫后攻毒组(Vac+Flu)。以每只0.4 mL剂量免疫接种H9灭活疫苗,3周后以10~6 EID_(50)的病毒量进行攻毒,采集拭子、血清、气管、肺组织等样品,通过血凝抑制(HI)试验、RT-PCR、荧光定量PCR(qPCR)等方法检测血清中HI抗体滴度、肺脏流感病毒M基因拷贝数以及免疫相关基因CD4、CD8、GATA3、T-bet、IL-4、IL-13、TNF-α、IFN-γ、Perforin、Granzyme、FasL、Fas等的表达量;并利用HE染色、免疫组织化学的方法观察气管、肺脏的病理变化及病毒特异性抗原NP蛋白的分布特征。[结果]HI试验结果显示,SPF鸡疫苗免疫后可产生较高的H9N2 AIV抗体效价。免疫保护试验和RT-PCR结果显示,SPF鸡疫苗免疫后攻毒仍能检测到机体排毒和流感病毒M基因在肺脏组织中的表达。HE染色和免疫组化结果显示,接种H9N2 AIV灭活疫苗后能够明显减轻SPF鸡气管和肺脏的病理损伤,降低气管、肺脏中的病毒载量。荧光定量PCR结果显示,接种H9N2 AIV灭活疫苗后能够提高SPF鸡肺脏中Th1、Th2细胞因子分泌水平,促进穿孔素/颗粒酶途径相关基因表达进而增强肺脏中细胞毒性反应。[结论]H9N2疫苗免疫鸡感染H9病毒后虽然仍存在排毒现象,但其抗病毒免疫系统活跃、其主要器官病毒载量降低,建议按照流感疫苗免疫程序进行免疫接种,提高对流感的防控水平。

基于生物信息学与分子对接技术探讨苦参通过调节免疫相关基因治疗溃疡性结肠炎的分子机制

目的:基于生物信息学和分子对接技术,探讨苦参治疗溃疡性结肠炎(UC)的药理作用机制。方法:通过中药系统药理学数据库与分析平台及相关文献获取苦参的成分靶点信息,应用GEO数据库中的数据集(GSE206285)获取UC差异表达基因,通过免疫相关基因(IRGs)数据库收集IRGs,再利用STRING平台进行蛋白质-蛋白质相互作用分析,筛选苦参通过调节IRGs的表达治疗UC的核心靶点。通过Metascape平台对相关基因进行富集分析,最后将苦参中主要活性成分与核心靶点进行分子对接验证。结果:苦参通过调节免疫相关蛋白治疗UC的潜在活性成分为槲皮素、木犀草素、刺芒柄花素、8-异戊烯基-山柰酚、菜豆素、怀特酮、大豆抗毒素、高丽槐素、苦参素和苦参碱;核心靶点为基质金属蛋白酶(MMP)9、白细胞介素(IL)1β、CXC趋化因子配体8(CXCL8)、过氧化物酶体增生激活受体γ(PPARG)、前列腺素内过氧化物合成酶2(PTGS2)和IL-6;参与的信号通路为癌症相关通路、脂质与动脉粥样硬化通路、AGE-RAGE信号通路、IL-17信号通路以及肿瘤坏死因子信号通路等;MMP9与怀特酮的结合能为-42.7 kJ/mol;PPARG与菜豆素的结合能为-41.9 kJ/mol;MMP9与木犀草素、PTGS2与木犀草素、PTGS2与菜豆素、PTGS2与大豆抗毒素的结合能均为-40.6 kJ/mol。结论:本研究探讨了苦参通过调节IRGs治疗UC的潜在机制,为苦参临床应用的拓展及UC新的治疗策略提供理论基础。

肝细胞癌免疫相关基因和lncRNA联合预后模型的构建及验证

目的 构建肝细胞癌(HCC)免疫相关的基因(IRGs)和lncRNA(IRlncRNAs)联合预后模型。方法 2022年6-8月通过TCGA数据库下载HCC转录组及临床数据;对转录组中IRGs进行加权基因共表达网络分析(WGCNA)得到与预后相关的核心基因,对核心基因与转录组中lncRNA共表达分析得到IRlncRNAs;单因素Cox回归筛选生存相关的IRGs和IRlncRNAs,LASSO回归构建模型并进行验证;对高低风险病人差异表达的基因进行GO(基因本体论)和KEGG(京都基因与基因组百科全书)分析探索影响预后的可能机制。结果 构建了由6个IRGs及7个IRlncRNAs组成的预后风险模型;不同风险病人组织学分级(P=0.001)、临床分期(P=0.005)、T分期(P=0.010)差异有统计学意义;在训练集、测试集和总样本集中,高风险病人总生存期较低风险病人显著降低(均P<0.05);模型在预测HCC病人1年生存率中表现良好,训练集、测试集和总样本集受试者操作特征(ROC)曲线下面积分别为0.85、0.81和0.83;多因素Cox回归表明评分可独立于其他特征预测病人生存(P<0.001);GO分析显示差异基因主要参与有丝分裂等事件;KEGG分析显示差异基因参与了磷脂酰肌醇3激酶-蛋白激酶B、细胞周期等通路。结论基于IRGs和IRlncRNAs构建的HCC预后模型具有较好的预测价值,可能有助于HCC的临床决策和管理。

胆管癌免疫相关基因的筛选及预后模型构建

目的:基于生物信息学构建胆管癌免疫相关预后模型。方法:首先基于癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas, TCGA)下载胆管癌(cholangiocarcinoma, CCA)的转录组测序(RNA-seq)数据,和从ImmPort网站下载的免疫相关基因(immune-related genes, IRGs)取交集。接着通过“DESeq2”R包进行差异分析,进一步用批量单因素COX、LASSO回归筛选基因,将得到的7个基因和临床信息一起进行多因素COX分析,构建胆管癌预后模型。使用Kaplan-Meier(K-M)生存曲线、风险因子关联分析、受试者工作特征曲线(receiver operator curve, ROC)进行验证,绘制列线图(Nomogram)。然后,研究模型风险评分和患者临床特征的相关性,并对差异基因进行富集分析。最后,探究高低风险组的免疫特征以及药物敏感性。结果:筛选出3个免疫相关基因(GDNF、FGF11、LCN2)和年龄一起构建预后模型,模型一致性指数(C index value)为0.8。高风险组患者的预后差,免疫细胞浸润程度高,免疫检查点基因表达高,高危免疫亚型占比大,免疫治疗有效率及抗肿瘤药物敏感性低。结论:该研究构建的免疫相关预后模型能够有效预测胆管癌患者的预后以及免疫相关特征和药物治疗有效性。

基于经皮冠状动脉介入治疗术后支架内再狭窄的免疫相关基因及免疫细胞浸润的生物信息学分析

目的:筛选支架内再狭窄(ISR)中差异表达的免疫相关基因(DEIRGs),分析ISR中免疫细胞浸润情况,并阐明ISR发生发展的机制。方法:由基因表达数据库(GEO)下载GSE46560数据集样本mRNA基因表达数据,分为ISR组与非ISR(non-ISR)组。采用R软件“Limma”包筛选出差异表达基因(DEGs)并与免疫相关基因(IRGs)交集获得ISR中DEIRGs。采用R软件进行DEIRGs的基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析,采用STRING数据库构建蛋白-蛋白互作(PPI)网络,以Cytoscape软件可视化并计算核心基因(Hub基因)。绘制Hub基因的受试者工作特征(ROC)曲线,计算ROC曲线下面积(AUC),并评价其诊断价值。采用CIBERSORT软件分析ISR中免疫细胞浸润情况,Pearson相关分析法分析免疫细胞间及其与关键基因之间的相关性。结果:共鉴定出331个DEGs(P<0.05,|log_(2)FC|>1),其中176个基因表达上调,155个基因表达下调,获得38个DEIRGs。GO功能富集分析,在生物过程(BP)中DEIRGs主要富集在防御反应、免疫反应和免疫系统;在细胞组分(CC)中DEIRGs主要定位于胞外区和细胞质膜等;在分子功能(MF)中主要参与调控信号受体结合和细胞因子受体活性等。KEGG信号通路富集分析,ISR中DEIRGs主要富集于磷脂酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B(PI3K-AKT)和转化生长因子β(TGF-β)等信号通路。PPI网络,前10位Hub基因中CD19具有最高节点。与non-ISR组比较,ISR组样本中CD19 mRNA表达水平明显升高(P<0.05)。CD19 mRNA表达的ROC曲线中AUC值为0.92(P<0.05)。免疫细胞浸润分析,与non-ISR组比较,ISR组患者滤泡辅助性T淋巴细胞(Tfh)浸润水平升高(P<0.05),初始B淋巴细胞、 CD8+T淋巴细胞、幼稚CD4+T淋巴细胞和M0巨噬细胞等浸润水平升高,但差异无统计学意义(P>0.05),记忆性B淋巴细胞、活化性记忆CD4+T淋巴细胞、调节性T淋巴细胞、静息性自然杀伤(NK)细胞、活化性NK细胞、单核细胞、静息性肥大细胞和中性粒细胞等浸润水平降低,但差异无统计学意义(P>0.05)。Tfh与M0巨噬细胞和静息肥大细胞等呈正相关关系(r=0.88,P<0.05;r=0.68,P<0.05),与单核细胞和中性粒细胞呈负相关关系(r=-0.49,P<0.05;r=-0.42,P<0.05)。结论:CD19可能通过调控PI3K-AKT信号通路激活影响Tfh和B淋巴细胞,促进ISR的发生发展。CD19可作为诊断ISR的生物标志物。

焦亡相关基因与胃癌预后及免疫浸润的相关性分析

目的通过生物信息学筛选胃癌预后焦亡相关基因(PRGs),构建和评估风险模型并分析PRGs与免疫浸润的相关性,验证胃癌治疗的新靶点。方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库获取胃癌的转录组和临床数据并筛选差异表达的PRGs。采用单因素Cox回归及LASSO回归分析差异表达的PRGs并构建预后模型。Kaplan-Meier生存曲线、受试者操作特征曲线评估模型的准确性及预后价值。根据风险评分中位数将患者分为高、低风险组,Cox回归风险模型评估风险评分与预后的相关性。胃癌基因芯片数据集GSE84437作为预测模型的外部验证。RT-qPCR和Western blot检测SERPINE1、Caspase-1、NLRP3 mRNA和蛋白表达量。结果筛选35个差异表达PRGs,其中5个PRGs(CRTAC1、GPX3、IRGM、RGS2和SERPINE1)被纳入风险模型构建。年龄、M分期、N分期和风险评分是TCGA队列患者生存率的独立影响因素(P<0.05);年龄、T分期和N分期是基因表达综合(GEO)队列患者生存率的独立影响因素(P<0.05)。TCGA、GEO队列中高风险组免疫细胞浸润水平、免疫相关途径活性总体均高于低风险组(P<0.05)。CRTAC1与CD4+T细胞(r=0.488)、巨噬细胞(r=0.588)和树突状细胞(r=0.332)的浸润水平呈正相关(P<0.01);GPX3与CD4+T细胞(r=0.372)、巨噬细胞(r=0.572)和树突状细胞(r=0.406)的浸润水平呈正相关(P<0.01);RGS2与CD4+T细胞(r=0.343)、巨噬细胞(r=0.526)和树突状细胞(r=0.326)的浸润水平呈正相关(P<0.01);IRGM(r=0.327)、SERPINE1(r=0.310)与巨噬细胞的浸润水平呈正相关(P<0.01)。胃癌组织中SERPINE1表达水平高于正常胃组织(P<0.05);高表达SERPINE1组的生存时间短于低表达SERPINE1组(P<0.01)。干扰组SERPINE1、Caspase-1、NLRP3 mRNA和蛋白表达量均低于阴性对照组(P<0.05)。结论通过生物信息学方法筛选5个PRGs构建胃癌预后模型,SERPINE1高表达与胃癌不良预后相关,可能参与调控NLRP3/Caspase-1细胞焦亡途径。

河川沙塘鳢病原杀鲑气单胞菌致病性及感染后宿主免疫相关基因差异表达分析

为探明2021年3月常熟某养殖场河川沙塘鳢(Odontobutis potamophilus)疾病暴发的原因,本研究从患病鱼体内分离到优势菌株,通过形态观察、理化特性测定及gyrB基因同源性分析鉴定优势菌,同时通过人工感染试验、组织病理观察、毒力因子及毒力基因检测确定其致病性,并测定分离菌的耐药性和感染后河川沙塘鳢免疫相关基因表达变化。结果显示:引起河川沙塘鳢大量死亡的病原菌为杀鲑气单胞菌(Aeromonas salmonicida)。代表菌株G2-4-1对河川沙塘鳢的LD 50为1.8×106 CFU/mL;该病原菌感染可引起河川沙塘鳢肝脏、脾脏、肾脏和鳃组织出现明显的变性、坏死和炎性细胞浸润;该菌株携带aer、hly、exu等毒力基因,且具有蛋白酶、卵磷脂酶、淀粉酶、脂酶、明胶酶和溶血素活性,但不具有DNA酶活性;耐药性分析发现,分离菌G2-4-1对青霉素G、氨苄西林、苯唑西林等8种药物耐药,对克拉霉素和大观霉素2种药物中介,对恩诺沙星、氟苯尼考等24类药物敏感;免疫相关基因表达分析显示,在感染初期MHCⅡB、MyD88、TLR和SOD在鳃、脾脏和肾脏组织中都显著上调表达。

肺腺癌中免疫治疗相关氧化应激基因表达的临床意义及其与免疫细胞浸润和药物敏感性的关系

目的:探究肺腺癌中与免疫治疗相关氧化应激基因(IROSG)及其与肿瘤组织免疫浸润和患者预后的关系。方法:从TCGA数据库和GEO数据库下载肺腺癌患者IROSG表达数据及相关临床信息。对非小细胞肺癌免疫治疗队列进行差异基因表达分析以获取免疫治疗相关基因,然后与从GeneCards数据库筛选的氧化应激相关基因取交集得到IROSG。基于得到的IROSG对肺腺癌患者进行分型,对亚型的差异表达基因进行单因素COX、LASSO和多因素COX回归分析以构建预后模型。使用模型公式计算每个患者的风险评分,并将患者划分为高、低风险组。从多个层面验证模型的预测效能,并进行肿瘤微环境(TME)分析、免疫治疗反应预测和药物敏感性分析。结果:通过数据库分析获取82个IROSG,IROSG高表达的肺腺癌患者预后较好(P<0.05)。基于IROSG表达水平分型和风险评分构建的肺腺癌患者预后模型预测能力好,基于风险评分和病例特征等预后因子构建的列线图和校正曲线能较好地预测肺腺癌患者的总生存率。低风险组主要富集于同种异体移植物排斥和自身免疫性疾病等通路,而高风险组主要富集在细胞周期和DNA复制等通路上,且低风险组肺腺癌组织中免疫细胞浸润水平较高。高、低风险评分结合肿瘤突变负荷(TMB)、TME、肿瘤免疫功能障碍和排斥(TIDE)评分和免疫检查点分子表达水平能较好地预测肺腺癌患者预后、免疫治疗反应和对化疗药物的敏感性。结论:本研究构建了一个可以预测肺腺癌患者预后和免疫治疗反应的模型,可为肺腺癌患者个体化治疗提供了理论依据。

基于免疫基因相关的结直肠癌预后模型的构建分析及药物筛选

目的寻找新的生物标志物预测结直肠癌(CRC)患者的预后。方法利用单因素Cox回归分析和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析,从癌症基因组图谱(TCGA)数据库中建立了一个免疫相关基因的结直肠癌预后模型。通过利用表达数据估算恶性肿瘤组织中的基质细胞和免疫细胞(ESTIMATE)软件包以及通过估算RNA转录本的相对子集识别细胞类型(CIBERSORT)软件包比较了高低风险组患者的免疫浸润特征。此外,还分析了不同风险组患者的免疫检查点的表达水平。通过癌症药物敏感性基因组学(GDSC)数据库比较了两个风险组患者对化疗药物的敏感性。结果结果显示,基于免疫基因构建的预后模型可以较好地预测CRC患者的总体生存期(OS),结果显示1年、3年和5年OS的曲线下与坐标轴面积(AUC)值分别为0.764(95%CI:0.751~0.793)、0.773(95%CI:0.761~0.779)和0.760(95%CI:0.742~0.774)。低风险组患者的免疫检查点表达水平更高和免疫细胞更丰富如T细胞(P<0.001)、树突状细胞(P<0.001)、巨噬细胞(P<0.001)、中性粒细胞(P<0.001)。高风险组患者可能对于阿昔替尼、伊马替尼、甲氨蝶呤、帕唑帕尼、雷帕霉素、舒尼替尼和他普西加金等一些化疗药物更敏感。结论基于19个免疫基因的预后模型能够有效的预测CRC患者的预后。不同患者中免疫微环境中的免疫细胞数量和活跃程度可能是影响其对免疫检查抑制剂和化疗药物响应的重要因素。

胃癌中端粒相关基因亚型鉴定、预后模型构建以及免疫细胞浸润分析

目的本研究旨在基于对端粒相关基因(Telomere related genes,TRG)表达数据的综合分析,探讨预后分子特征以预测胃癌(GC)的预后及与免疫细胞浸润的关系。方法联合TCGA与GEO数据库对胃癌端粒相关基因进行生存分析及预后相关性分析。通过无监督聚类确定两个端粒相关基因簇,依据Lasso回归及多因素cox回归分析构建预后模型,结合临床性状构建列线图预测患者生存期,同时进行风险差异分析,运用ROC曲线评估模型预测准确性,对样本进行免疫细胞浸润分析。结果构建了包含HEYL、SPC25、SRPX2、PDK4、LOXL4、SOX15、SLC39A4、MAGEA3、SHISA2、DEFB1、SLC27A2和C1QTNF5等12个基因的预后模型来评估胃癌患者的预后,构建了整合风险特征的列线图来预测胃癌患者的1年、3年和5年总生存期(OS),高风险组的生存率显著低于低风险组(P<0.05),不同风险组的免疫细胞亚型比例不同。结论这项研究鉴定了胃癌中TRG衍生的分子亚型,并开发了一种新的预后评分模型,突出了TRG在胃癌预后和免疫治疗中的潜在价值。

基于TCGA构建胃癌免疫相关基因预后风险模型及相关分析

目的对TCGA数据库胃癌数据集进行分析,构建基于免疫相关基因的预后风险模型。方法下载TCGA数据库中胃癌组织和癌旁组织中的基因表达数据及患者相关临床资料,进行数据整理、合并、表达差异分析。与ImmPort数据库取交集获得差异表达的免疫相关基因(IRGs),并进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析。按照排除标准,将胃癌样本随机分为Train组(224例)、Test组(111例),利用Train组构建免疫相关基因预后风险模型并用Test组进行检验。将胃癌表达数据按照评估模型分为高、低风险2组,进行免疫浸润,分析2组免疫细胞表达水平的差异。观察2组免疫检查点表达差异及免疫治疗相关结果。结果共得到238个差异表达的IRGs。GO功能富集分析结果示差异表达的IRGs主要参与免疫球蛋白生产、免疫反应分子介质的产生等生物学过程。KEGG通路富集分析结果示差异表达的IRGs主要参与细胞因子-细胞因子受体相互作用、神经活性配体-受体相互作用等通路。通过数据分析,得到6个IRGs(MPO APOH IGHD3-16 CGB5 GHR PRKCG)构建的预后风险模型。Train组和Test组中高风险组生存率明显低于低风险组(P<0.05)。Train组ROC第3年曲线下面积为0.692,Test组ROC第3年曲线下面积为0.658。该模型可作为独立预测因子评估胃癌患者的预后。高、低风险组中幼稚B细胞、活化的记忆CD4+T细胞、静止肥大细胞、活化肥大细胞表达具有明显差异。低风险组PD-L1表达增高,抗PD-1治疗效果更加显著。结论基于TCGA确定了一个胃癌免疫相关基因预后风险模型,可以较好地评估胃癌患者的预后情况并指导个体化治疗。

加权基因共表达网络分析结肠癌免疫相关生物标志物

目的旨在鉴定可能参与结肠癌发生发展的免疫相关预后基因,采用加权基因共表达网络对癌症基因组图谱(TCGA)和基因表达综合数据库(GEO)联合分析,筛选免疫生物标志物。方法2022年11月至12月,对GSE41657数据集和TCGA结肠癌数据集中免疫相关基因进行加权基因共表达网络分析,并从关键模块筛选免疫相关生物标志物,利用TCGA数据库中基因表达数据和临床信息进一步分析。结果获得了结肠癌发生发展中与免疫相关的最关键模块,其功能富集到免疫细胞趋化、游走、活化、增殖、迁徙等,通路富集到趋化因子信号通路、抗原处理和呈递、MAPK信号通路、HIF-1信号通路、PI3K-Akt信号通路、NF-kappa B信号通路等。找到了有望作为结肠癌预后靶点的10个基因:NMB、SCG2、IL1A、ULBP2、INHBB、COLEC12、F2RL1、ANGPTL1、NR3C2、TNFRSF17。通过TIMER数据库筛选出2个与结肠癌免疫相关性最为密切的基因——COLEC12、ANGPTL1,这两个基因富集到诸多免疫相关和癌症相关通路——JAK Stat信号通路、Toll样受体信号通路、MAPK信号通路等,可能在肿瘤免疫微环境中发挥重要作用。结论COLEC12、ANGPTL1可能通过多种信号通路对结肠癌及其免疫微环境进行调控,有望成为潜在的免疫治疗靶点。

基于细胞焦亡与免疫相关基因构建及验证肝细胞癌预后风险模型

目的:利用生物信息学方法构建并验证细胞焦亡与免疫相关基因的肝细胞癌预后风险模型,根据其风险评分探索免疫相关性特征,以指导个性化免疫治疗。方法:从TCGA、GEO官网分别下载TCGA-LIHC和GSE14520基因表达谱,从INNATEDB和IMMPORT官网下载免疫相关基因。以TCGA为训练组,GEO为测试组,对训练组细胞焦亡基因表达谱采用Cox回归分析,筛选预后相关基因进行共识聚类分组,提取分组间差异基因与免疫相关基因的交集基因,对交集基因应用单因素Cox和Lasso回归分析,得到预后相关风险评分模型。根据训练组风险中位值划分高低风险组,利用测试组验证模型可行性,最后探索训练组富集分析(GO、KEGG、GSEA)、免疫相关性分析及模型基因蛋白表达情况。结果:共筛选出9个可靠的风险模型基因(ICAM1、S100P、FABP3、CCL20、HRG、IGHM、SPP1、C4BPA、C6)。GO富集分析显示风险差异基因主要参与各种代谢过程。KEGG富集分析显示风险差异基因主要参与补体和凝血级联信号通路。GSEA富集分析显示高风险组与致癌途径的激活密切相关。在免疫浸润、免疫相关通路及免疫检查点中发现高低风险组具有显著差异。HPA数据库证明ICAM1、S100P、SPP1模型基因免疫组化表达存在明显差异。结论:9个基因组成的风险模型可能成为肝细胞癌发生、发展及预后相关的潜在生物标志物,并为优化肝细胞癌的诊治提供新线索。

胰腺导管腺癌免疫相关基因预后风险模型的构建与评估

目的构建整合胰腺导管腺癌(PDAC)分子亚型和免疫相关基因的风险评估模型。方法以GSE71729数据集(n=145)为训练集,整合PDAC鳞状和非鳞状亚型之间差异表达基因和差异免疫相关基因构建调控网络,筛选发挥主调控鳞状亚型的5个免疫标志基因。基于患者生存信息和免疫标志基因构建整合免疫评分(IIS)模型来预测PDAC患者的临床预后,并在5个验证集(n=758)中检验其预测效能。结果根据IIS将PDAC患者分为高危组和低危组。在训练集和验证集中,高危组患者的总体生存期均短于低危组(P均<0.001)。多变量Cox回归分析显示IIS是PDAC的独立预后因子(HR=2.16,95%CI=1.50~3.10,P<0.001)。结论IIS可用于PDAC患者的危险分层,并可能成为PDAC潜在的预后标志物。

基于与免疫检查点基因相关的基底膜基因构建预测肝癌患者预后模型及相关功能和潜在药物研究

目的探讨基于与免疫检查点基因相关的基底膜基因构建预测肝癌患者预后模型的可行性,并进行相关性分析及药物敏感性差异分析。方法从癌症基因组图谱数据库中获取大规模的肝癌患者数据,包括转录组数据、临床特征数据和突变数据。通过整合这些数据,构建一个预后模型,并选择与免疫检查点基因相关的基底膜基因作为独立预后蛋白。通过独立预后分析验证模型的独立性。另外行免疫相关性分析,评估高风险组和低风险组患者之间的差异基因和免疫相关功能。最后进行药物敏感性分析,评估不同风险组患者对常用药物的敏感性差异。结果根据多变量Cox回归分析得出预后模型公式:风险评分=(1.25968690844101×ADAMTS5表达)+(0.332985729856301×CTSA表达)+(-0.31683170952125×FBLN5表达)+(0.346521502281786×P3H1表达)。免疫相关性分析揭示了高风险组和低风险组患者之间的差异基因和免疫相关功能,差异基因包括Cytolytic_activity、Type_Ⅰ_IFN_Reponse、Type_Ⅱ_IFN_Reponse和MHC_class_Ⅰ。单因素预后分析,风险评分的HR和95%CI分别为1.201和1.132,1.274(P<0.01);多因素预后分析,风险评分的HR和95%CI分别为1.174和1.102,1.251(P<0.01)。受试者工作特征曲线显示,1、3和5年曲线下面积均大于0.5。一致性指数(C-index)曲线显示所构建的模型C-index值最大。药物敏感性分析发现高风险组和低风险组患者在Cyclopamine、Epothilone B、Foretinib、Imatinib、Midostaurin、Obatoclax Mesylate、Paclitaxel、Pyrimethamine、Sorafenib、Thapsigargin、Tipifarnib和Vinorelbine等的敏感性上存在显著差异。结论基于与免疫检查点基因相关的基底膜基因的预后模型对肝癌预后有潜在预测价值,其免疫相关性分析和药物敏感性分析可提供肝癌免疫状态和个体化治疗信息,可为肝癌的预后评估和治疗决策提供新的工具和指导,有助于改善患者的生存率和生活质量。

铜死亡相关基因LIPT1在乳腺癌中表达及免疫浸润预测

目的:利用生物信息学方法,探讨脂酰转移酶1(lipoyltransferase 1,LIPT1)在乳腺癌发生发展及免疫浸润中的作用。方法:运用TCGA、GEPIA、HPA、UALCAN、Kaplan-Meier、TIMER 2.0等数据库,分析LIPT1在乳腺癌中的表达情况、蛋白互相作用网络及对乳腺浸润性癌免疫浸润的影响。结果:LIPT1表达与乳腺浸润性癌相关,PPI网络分析LIPT1蛋白表达与酰基辅酶A合成酶中链家族成员1、二氢硫辛胺支链转酰基酶、二氢硫辛酸转乙酰基酶、二硫辛酰胺转乙酰酶、二氢硫辛酸脱氢酶、甘氨酸裂解系统蛋白H、脂酰合酶、脂酰转移酶2、丙酮酸脱氢酶β以及丙酮酸脱氢酶复合体成分X相关;乳腺浸润性癌中LIPT1表达与CD8^(+)T细胞、CD4^(+)T细胞、巨噬细胞以及中性粒细胞浸润相关(P<0.001)。结论:生物信息学预测LIPT1在乳腺浸润性癌中表达下调,并与肿瘤免疫细胞浸润相关。

风湿性心脏病患者血清类风湿因子、自噬相关基因7水平与心功能、免疫炎症的关系

目的探讨类风湿因子(RF)、自噬相关基因7(Atg7)在风湿性心脏病患者血清中的表达及与心功能、免疫炎症的相关性。方法选取2018年5月至2021年5月长江大学附属仙桃市第一人民医院收治的102例风湿性心脏病患者为观察组,并根据纽约心脏协会心功能分级将患者分为Ⅳ级组(34例)、Ⅲ级组(36例)、Ⅱ级组(32例)。按照年龄、性别随机选择100例健康体检者为对照组。收集一般资料,检测血清RF、Atg7、免疫炎症相关指标水平并进行心脏超声检查。Pearson法分析RF、Atg7与心功能、免疫炎症指标的相关性。利用ROC曲线评价血清RF、Atg7水平对风湿性心脏病患者的诊断价值。结果观察组患者血清中RF、Atg7表达水平均高于对照组,差异有统计学意义(t=72.872、15.973,均P<0.05);心功能Ⅳ级组和Ⅲ级组患者RF、Atg7、左心室舒张末期内径(LVEDD)水平均高于Ⅱ级患者,左心室射血分数(LVEF)均低于Ⅱ级组患者,差异有统计学意义(P<0.05);心功能Ⅳ级组患者RF、Atg7、LVEDD水平高于Ⅲ级组患者,LVEF低于Ⅲ级组患者,差异有统计学意义(P<0.05);风湿性心脏病患者血清中RF与Atg7表达呈正相关(r=0.463,P<0.05);风湿性心脏病患者血清中RF、Atg7表达与超敏C反应蛋白、肿瘤坏死因子-α、白介素6、红细胞沉降率、免疫球蛋白A、免疫球蛋白G、免疫球蛋白M、LVEDD均呈正相关,与LVEF均呈负相关(P<0.05);血清RF、Atg7水平预测风湿性心脏病患者的ROC曲线下面积分别为0.856(95%CI=0.799~0.901)、0.843(95%CI=0.786~0.890),对应的敏感度分别为84.31%、86.27%,特异度分别为89.00%、83.00%。两者联合检测风湿性心脏病患者的ROC曲线下面积为0.933(95%CI=0.889~0.963),敏感度和特异度分别为87.25%、86.00%。结论RF、Atg7在风湿性心脏病患者血清中高表达,与患者心功能及免疫炎症密切相关。

发酵杜仲叶对肉鸡生产性能、抗氧化性能和免疫相关基因表达的影响

【目的】研究不同菌发酵杜仲叶对肉鸡生产性能、抗氧化性能、脏器及肠道免疫相关基因表达的影响,为新型替抗添加剂的研发提供科学依据。【方法】将基础饲粮(A组)及屎肠球菌发酵杜仲叶(B组)、植物乳杆菌发酵杜仲叶(C组)、屎肠球菌和植物乳杆菌混合发酵杜仲叶(D组)饲粮饲喂肉鸡,在第28和56天分别称重,计算平均日采食量(ADFI)、平均日增重(ADG)和料重比(F/G);心脏采血检测血清中谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)、丙二醛(MDA)、总抗氧化能力(T-AOC)指标;采集肉鸡脾脏、肝脏、回肠组织,利用实时荧光定量PCR检测γ-干扰素(IFN-γ)、一氧化氮合成酶(iNOS)、白细胞介素6(IL-6)和IL-10基因表达量。【结果】①与A组相比,1~28和1~56 d,B、C、D组ADG显著提高,F/G显著降低(P<0.05);29~56 d,B、C组ADG显著提高,B、C、D组F/G显著降低(P<0.05)。②饲喂28、56 d,B、C组GSX-Px活性显著高于A组(P<0.05)。③与A组相比,饲喂28 d,B、C、D组脾脏以及D组回肠IFN-γ基因mRNA表达量均显著提高(P<0.05);饲喂56 d,B、D组肝脏以及B、C、D组脾脏、回肠IFN-γ基因mRNA表达量均显著提高(P<0.05)。④与A组相比,饲喂28 d,B、D组回肠IL-6基因mRNA表达量显著降低(P<0.05);饲喂56 d,D组肝脏、C和D组脾脏以及B、D组回肠IL-6基因mRNA表达量均显著降低(P<0.05)。⑤与A组相比,饲喂28 d,B、D组回肠IL-10基因mRNA表达量显著提高(P<0.05);饲喂56 d,B、C、D组肝脏及回肠IL-10基因mRNA表达量均显著提高(P<0.05)。⑥与A组相比,饲喂28 d,D组脾脏及B、C、D组回肠iNOS基因mRNA表达量均显著提高(P<0.05);饲喂56 d,C、D组肝脏、脾脏以及B、C、D组回肠iNOS基因mRNA表达量均显著提高(P<0.05)。【结论】在饲料中添加不同益生菌发酵杜仲叶能促进肉鸡生产性能,并对血清抗氧化指标及肠道免疫相关基因产生影响。

焦亡相关基因在膀胱癌中的作用鉴定与预后分析研究

目的:通过生物信息学的方法分析并确定膀胱癌患者的关键焦亡相关基因(PRGs)表达谱,并阐明其潜在功能。方法:从癌症基因组图谱(TCGA)数据库中下载了对应膀胱样本的mRNA表达谱和临床数据,进行功能富集分析,包括基因本体论分析(GO)和京都基因与基因组百科全书的分析(KEGG)。构建评估预后的基因模型,计算风险评分,分高、低风险组评估膀胱癌的预后。评估PRGs与肿瘤免疫浸润的相关性,并构建基于它们的共表达和预测目标的竞争性内源性RNA(ceRNA)调控轴。结果:我们选择了33个PRGs,功能富集分析显示,它们主要参与细胞因子产生、炎症小体复合物、凋亡过程和NOD样受体信号通路的正调控。我们用LASSO Cox回归分析筛选6个基因(CASP9、PRKACA、CASP6、TNF、AIM2、GSDMB)构建PRGs模型,KM曲线提示高风险评分的膀胱癌患者的总生存时间概率低于低风险评分患者,差异有统计学意义(P<0.001),列线图表明该模型对预后预测较准确。AIM2、CASP6与免疫细胞浸润显著相关(P<0.05)。通过构建ceRNA网络,确定了膀胱癌中的CASP6/hsa-let-7c-5p/MIR29B2CHG调控轴。结论:预后相关的PRGs与膀胱癌患者免疫细胞浸润显著相关。膀胱癌的CeRNA调控轴尚需进一步验证。

动脉粥样硬化进展中差异免疫相关基因与免疫细胞的相关性及潜在干预中药的探索

目的:探讨动脉粥样硬化(AS)进展中差异免疫相关基因(DIRGs)与免疫细胞的相关性及干预DIRGs中药的一般规律。方法:首先,从GEO数据库中获取GSE28829数据集,从ImmPort数据库和MSigDB数据库中下载免疫相关基因。其次,利用limma包筛选GSE28829中早期AS斑块(EAP)和晚期AS斑块(AAP)间的差异表达基因,并与免疫相关基因取交集获取DIRGs;clusterProfiler包对DIRGs进行富集分析;构建DIRGs的蛋白互作网络,筛选网络中Hub基因。然后利用CIBERSORT反卷积法分析22种免疫细胞的浸润模式,筛选差异免疫细胞,并利用Pearson法分析其与Hub基因的相关性。最后,利用Core⁃mine Medical数据库预测干预DIRGs的中药,收集其性味归经信息。结果:共获得63个DIRGs,筛选出10个Hub基因(CD86、TLR2、TYROBP、CCR1、ITGB2、CCL2、CCL4、CSF1R、CXCR4、CTSS)。富集分析结果显示,DIRGs的分子功能、生物学过程和信号通路与免疫调节密切相关。免疫细胞浸润分析结果显示,EAP中调节性T细胞、活化的树突状细胞、静息肥大细胞比例升高;AAP中记忆性B细胞、γδT细胞、M0巨噬细胞、M2巨噬细胞比例升高。相关性分析结果显示,EAP中CD86与M2型巨噬细胞呈正相关;AAP中CD86、CTSS、CXCR4、CSF1R、ITGB2、TYROBP与M0巨噬细胞呈正相关,CCL4、CCL2与静息肥大细胞呈负相关。频次频率结果显示,干预DIRGs的中药大多归肝经、肺经,性味多为寒、苦。结论:本研究发现在AS的进展中有10个最重要DIRGs,7种免疫细胞出现失调,其中CD86、CTSS、CXCR4、CSF1R、ITGB2、TYROBP、CCL4、CCL2与静息肥大细胞、M0和M1型巨噬细胞存在相关性;同时,发现AS进展的免疫机制与中医肝经、肺经、味苦、味甘、性寒、性温密切相关。本研究结果可为后续探索AS进展的免疫学机制,以及中医临床精准遣方用药治疗AS提供借鉴和思路。