肺腺癌中双硫死亡通路相关基因的鉴定及预后模型的建立

目的建立肺腺癌(LUAD)与双硫死亡(DS)通路相关的基因(DPRGs)预后模型,阐明其潜在的生物学机制。方法LUAD相关基因测序及临床信息源于公共数据库。使用基因集变异分析(GSVA)结果与癌症基因组图谱(TCGA)数据集中mRNA表达量的相关性筛选DS通路中显著活跃的基因。基于最小绝对收缩和选择算子(LASSO)分析和随机森林(RF)算法筛选出DPRGs,使用多因素Cox回归分析构建风险评分(RS)模型,并通过基因表达综合数据库(GEO)进行验证。根据RS中位数将样本分为高、低风险组并进行分析。建立7个DPRGs的蛋白质-蛋白质互作(PPI)网络,发现与其他蛋白互作关系最多的蛋白是乳酸脱氢酶A(LDHA),并进一步研究其功能及表达情况。结果本研究筛选共得到7个DPRGs:SLC2A1、LDHA、SNAI2、ACO2、FGF12、ANP32B和ST13,由以上基因构建的预后模型验证效能较高。Kaplan-Meier生存分析结果显示,4个数据集中,高风险组LUAD患者的总生存时间与低风险组比较,差异有统计学意义(P<0.05)。高、低风险组差异表达基因富集分析发现,差异基因于p53信号通路、细胞周期等通路富集。实时定量聚合酶链反应(qRT-PCR)及免疫组织化学法结果表明,与正常组织相比,LUAD组织中LDHA表达水平升高。结论基于DPRGs建立的预测模型能有效预测患者预后,可能为LUAD患者的治疗和预后提供思路。

子宫内膜异位症关键通路的鉴定和诊断模型的建立

目的:子宫内膜异位症是一种发病率较高、诊断困难且目前病理机制不清的妇科疾病。通过基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)和基因集变异分析(gene set variation analysis,GSVA)鉴定与子宫内膜异位症相关的关键通路和基因,并建立子宫内膜异位症的临床诊断模型。方法:利用基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)获取子宫内膜异位症患者的基因芯片数据和临床信息。从子宫内膜异位症患者和非子宫内膜异位症患者的转录组数据中获取差异表达基因,并进行GSEA和GSVA。两者结果的交集就是子宫内膜异位症的关键表达途径,随后又构建这些关键通路基因的蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,并利用Cytoscape对关键基因进行鉴定,应用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)和逻辑回归建立子宫内膜异位症的临床诊断模型,最后利用另一组GEO数据集验证和评估该模型。结果:共鉴定出394个上调基因和37个下调基因和2个关键通路(FOSTER_TOLERANT_MACROPHAGE_DN和TGGTGCT_MIR29A_MIR29B_MIR29C)。2条通路中分别鉴定出96个和142个关键基因。进一步筛选后,建立了包含4个基因和2个基因的2个预测模型,并根据其风险评分构建风险预测模型(列线图)。3个模型在训练集[曲线下面积(area under the curve,AUC)=0.860、0.805、0.883]和验证集(AUC=0.606、0.636、0.633)中均表现良好。结论:本研究运用GSEA和GSVA交集法初步筛选出子宫内膜异位症的关键通路,建立了诊断模型,这些模型具有良好的诊断效能。

单细胞分析微环境与髓母细胞瘤预后的关系

目的:利用单细胞测序数据分析微环境与髓母细胞瘤预后的关系,探讨微环境细胞对髓母细胞瘤发生和发展的影响。方法:收集Patched^(+/-)转基因小鼠髓母细胞瘤肿瘤组织和正常小鼠的小脑组织进行单细胞RNA测序(single-cell RNA sequencing,scRNA-seq);从基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库中下载M-Smo基因髓母细胞瘤小鼠模型的单细胞RNA数据。对所有单细胞RNA数据中的微环境细胞进行整合分析,并使用特异性标志基因识别细胞类型。采用χ^(2)检验比较正常小鼠和肿瘤小鼠,以及肿瘤小鼠维莫德吉(vismodegib)治疗组和对照组(vector)之间的微环境细胞数量差异。通过对微环境细胞群进行差异表达基因分析(differential gene expression analysis,DEG)获取细胞类型的相关基因集,对GEO数据库中髓母细胞瘤患者的RNA表达数据进行基因集变异分析(gene set variation analysis,GSVA),获取微环境细胞相关基因的GSVA得分,以GSVA得分表示微环境细胞相关基因的表达水平和微环境细胞的富集程度。基于微环境细胞相关基因得分,采用Kaplan-Meier法分析微环境细胞相关基因表达水平与髓母细胞瘤患者预后的关系,随后采用热图聚类分析探讨患者微环境细胞富集程度与临床特征的关系。最后采用多因素COX比例风险模型分析可能成为患者总生存期影响因素的微环境细胞类型,从而探讨微环境细胞对髓母细胞瘤发生和发展的影响。结果:髓母细胞瘤小鼠模型中共检测到6种微环境细胞类型:T细胞、成纤维细胞、小胶质细胞、少突胶质细胞、星形胶质细胞和内皮细胞。其中,T细胞和内皮细胞只在髓母细胞瘤小鼠模型中出现。与正常小鼠相比,髓母细胞瘤小鼠模型中少突胶质细胞和小胶质细胞所占百分比更高(P均<0.001),而星型胶质细胞所占百分比更低(P<0.001);髓母细胞瘤小鼠模型的vismodegib治疗组与对照组相比,T细胞、成纤维细胞和小胶质细胞所占百分比更高(P均<0.001),而内皮细胞和少突胶质细胞所占百分比更低(P均<0.001)。生存分析结果显示,成纤维细胞和小胶质细胞相关基因的高表达与患者的总生存时间呈现明显的负相关性(P均<0.05),而少突胶质细胞相关基因的高表达与患者的总生存时间呈现明显的正相关性(P=0.003)。结合生存分析结果同时基于GSVA得分,分析患者临床特征后发现富集成纤维细胞和小胶质细胞组患者预后较好(P=0.004),而富集少突胶质细胞组患者预后较差(P=0.004);COX多因素风险回归模型分析结果显示,少突胶质细胞的富集和患者出现转移都是影响总生存时间的独立危险因素[风险比(hazard ratio,HR)值均>1,P均<0.05],而成纤维细胞的富集和患者不出现转移是影响总生存时间的保护因素(HR值均<1,P均<0.05)。结论:肿瘤微环境中小胶质细胞和成纤维细胞的存在可改善患者的预后,可能发挥抑制髓母细胞瘤发生和发展的作用,而少突胶质细胞的存在可使患者的预后较差,可能发挥促进髓母细胞瘤发生和发展的作用,提示靶向干预这3类微环境细胞对肿瘤细胞的调控机制可能对治疗髓母细胞瘤具有重要意义。