基于生物信息学分析类风湿关节炎铜死亡相关基因及中药筛选预测

目的 利用生物信息学研究类风湿关节炎(Rheumatoid arthritis, RA)铜死亡相关分子模式和诊断性生物标志物,同时预测具有潜在治疗作用的中药。方法 从基因表达综合数据库中下载GSE55235、GSE55457、GSE77298表达谱数据作为训练数据集,提取铜死亡相关基因进行分析。选择RA患者和健康对照组之间差异表达的铜死亡相关基因(Differentially expressed cuproptosis-associated gene, DECAG),分析DECAG相关的免疫浸润、生物学功能。根据DECAG的表达量对RA患者进行共识聚类分型,基于分型进行加权基因共表达网络分析(Weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)来识别核心基因。取degree值前100的核心基因做GO和KEGG富集分析并构建训练模型,训练模型包括随机森林模型(Random forest, RF)和支持向量机模型(Support vector machine, SVM)、极端梯度提升(eXtreme gradient boosting, XGB)模型和广义线性模型(Generalized linear model, GLM),筛选与RA特征最相关的5个基因作为诊断性生物标志物并进行验证。最后进行中药预测。结果 获得6个DECAG(NLRP3、SLC31A1、LIAS、CDKN2A、DBT、DLST)。使用共识聚类方法将RA基因分为两个亚型(C1,C2),分型WGCNA获得核心基因418个。取degree值前100的核心基因构建训练模型,基于对|残差|的反向累积分布图和|残差|的箱线图的分析,发现SVM模型与其他3种模型相比,SVM模型维持最低的|残差|分布。总体受试者工作特征曲线(Receiver operating characteristic curve, ROC)结果显示,SVM模型比其他3个模型具有更高的网络曲线下面积(Area under the curve, AUC)值(AUC:0.966)。综合考虑,SVM模型为最合适的训练模型。获得5个与RA特征最相关的基因(TMOD3、PIK3CG、WASL、FGF4、GSN),基于5个RA特征基因的表达水平,建立了临床应用列线图,并且决策曲线分析(Decision curve analysis, DCA)图和校正曲线图也显示结果具有良好的预测准确度。中药预测结果显示郁金、莪术、红花最有可能具有治疗RA的作用。结论 铜死亡在RA的发生和诊断中起重要作用。

铜死亡相关基因DLAT在胰腺癌中的表达及临床意义

目的 探讨铜死亡相关基因在胰腺癌中发挥的作用,构建预后模型,筛选并验证铜死亡相关基因在胰腺癌中发挥的重要作用。方法 利用生物学数据库分析胰腺癌中铜死亡相关基因的表达水平、预后分析并构建预后模型。结果 以二氢硫辛酰胺S-乙酰转移酶(dihydrolipoamide S-acetyltransferase, DLAT)为代表的铜死亡相关基因在胰腺癌中高表达(P均<0.05)。以铜死亡相关基因构建预后模型,与低风险评分胰腺癌患者相比,高风险评分胰腺癌患者预后较差(P<0.05)。公共数据库及临床数据的免疫组织化学法验证了DLAT在胰腺癌中高表达不利于胰腺癌患者预后,其表达水平可作为胰腺癌患者病情进展的独立危险因素(P均<0.05)。结论 铜死亡相关基因可以作为胰腺癌患者潜在的预后预测因子。以DLAT为代表的铜死亡相关基因可能为胰腺癌治疗提供新的途径。

铜死亡相关基因SLC31A1在肾细胞癌中的功能及预后价值

目的:探讨铜死亡相关基因SLC31A1在肾细胞癌的表达水平、肿瘤浸润免疫细胞相关性及其对预后的影响,并在体外实验中验证SLC31A1在肾细胞癌中的功能。方法:采用TCGA数据库收集肾细胞癌的临床数据及铜死亡相关基因转录组数据;采用HPA数据库收集蛋白表达数据;采用ssGSEA和Spearman分析计算免疫细胞浸润水平及其与铜死亡相关基因的关系;采用R语言比较肾细胞癌患者不同临床分期中SLC31A1的mRNA表达水平差异;采用Kaplan-Meier(KM)分析探索SLC31A1对肾细胞癌预后的影响;采用COX分析判断SLC31A1是否是独立预后因素;采用RT-qPCR检测SLC31A1 mRNA的表达水平。过表达质粒调控SLC31A1在细胞中的表达后采用克隆形成及划痕实验检测调控SLC31A1后对细胞增殖侵袭能力的影响。结果:铜死亡相关基因FDX1、DLD、DBT、SLC31A1、ATP7A、GCSH、DLST、DLAT、PDHA1、PDHB在肾细胞癌中的mRNA和蛋白水平均低于正常组织(P<0.05)。SLC31A1与17种瘤内免疫浸润细胞正相关(P<0.05)。SLC31A1与T分期、M分期和TNM分期负相关(P<0.05)。SLC31A1高表达的肾细胞癌患者的PFS和OS均优于SLC31A1低表达的患者(P<0.05)。单因素与多因素COX分析均显示SLC31A1是肾细胞癌的独立预后因素(P<0.05)。过表达SLC31A1后抑制了769-P细胞的增殖侵袭能力(P<0.05)。结论:铜死亡相关基因SLC31A1不仅与肾细胞癌免疫微环境和患者预后具有相关性,且可能参与调控肾细胞癌的增殖侵袭。

铜死亡相关基因模型鉴定显示脂肪酸代谢在肝细胞癌患者中的重要性

目的研究肝细胞癌(HCC)患者中铜死亡相关(cuproptosis-related)基因的特征。方法从网络国际癌症基因组联盟(ICGC)和癌症基因组图谱(TCGA)下载HCC患者的RNA测序数据和临床数据。确定肿瘤和正常组织之间差异表达的铜死亡相关基因(Cu-Cors),并对差异表达基因(DEG)和12个报告的铜死亡基因进行共表达分析。使用单变量Cox回归分析、最小绝对收缩和选择算子(Lasso)以及多变量Cox回归分析,用ICGC数据集的Cu-Cors构建预后模型。将TCGA数据集用作试验组。使用Kaplan-Meier生存分析、受试者工作特征曲线、主成分分析和t分布随机邻域嵌入验证模型准确性,揭示临床特征与预测风险评分之间的相关性。进行基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集的功能富集分析。分析免疫细胞浸润、免疫检查点(ICP)表达和潜在有效化合物。使用基于风险评分的一致聚类生成的亚型进行相关分析。结果含伴侣蛋白的无尾复合物多肽1亚基6A(CCT6A)、细胞分裂周期相关蛋白-3(CDCA3)和TIMELESS相互作用蛋白(TIPIN)用于预后模型构建,准确性验证显示模型稳定。免疫细胞浸润分析显示记忆CD4 T细胞显著增加,在高危组被激活。鉴定出7个可能对免疫治疗有反应的ICP,筛选出14种潜在的免疫治疗药物。功能富集分析显示,脂肪酸代谢与HCC进展高度相关。结论Cu-Cors构建的预后模型与脂肪酸代谢高度相关,可以预测HCC患者的总生存期(OS)并指导免疫治疗。

铜死亡相关基因在甲状腺乳头状癌组织中的表达和临床意义

目的探讨铜死亡相关基因(CRGs)在甲状腺乳头状癌(PTC)组织中的表达,并探索其在PTC预后中的潜在价值。方法UCSC数据库下载来源于癌症基因组图谱数据库(TCGA)中TCGA-THCA数据集的转录组数据及对应临床信息,并结合TCGA泛癌临床资料数据集的随访信息。通过基因差异性分析和Cox回归分析筛选出与PTC疾病无进展生存期(PFS)相关的CRGs。采用Wilcoxon秩和检验分析该基因在PTC组织和癌旁组织之间的差异表达和该基因与临床特征的关系,进一步使用Cox回归分析该基因与PTC患者PFS的相关性。最后对该基因进行基因集富集分析(GSEA)。结果本研究从UCSC数据库筛选纳入PTC患者424例。最终识别出在PTC中2个上调的CRGs基因(赖氨酰氧化酶样蛋白和周期蛋白依赖激酶抑制因子2A基因)和3个下调的CRGs基因[铜蓝蛋白、血管内皮生长因子A和铁氧还蛋白1(FDX1)基因]。Cox单因素分析筛选出与PFS相关的1个CRGs基因FDX1。FDX1在PTC组织中显著低表达(P<0.001),表达水平与伴有腺体外侵犯(P<0.001)、较高的T分期(P<0.001)和有淋巴结转移(P<0.001)有关。FDX1与PTC患者的预后呈正相关(P<0.001),FDX1低表达组有更高的疾病进展风险。Cox回归分析显示,FDX1是PTC患者PFS的独立预后指标(P=0.002)。GSEA结果显示在低表达表型中,P53途径和DNA复制均呈差异富集。结论FDX1是与PTC患者PFS相关的CRGs,与PTC预后密切相关,为该肿瘤的治疗和预后监测提供了新的方向和证据。

铜死亡相关基因在癌症中的表达及治疗

铜依赖性死亡是一种新型的导致细胞死亡的机制,研究中主要鉴定10种铜死亡相关基因(cuproptosis-related genes, CRGs)的表达水平发生异常改变,可能是肿瘤发生的驱动因素之一。目前CRGs在肿瘤中的作用尚未阐明,但在某些对CRGs的研究中,发现CRGs是在肿瘤的发生、发展过程中发挥关键作用的一类基因,它们参与了肿瘤细胞增殖、凋亡、侵袭、转移等多个生物学过程,帮助我们理解了肿瘤的分子机制,为癌症的治疗和预后预测提供参考。此外,CRGs的表达模式和水平在癌症中也会有所不同。CRGs的表达水平可以被用来预测肿瘤的治疗效果和预后。对于某些癌症来说,高表达的CRGs可能预示着肿瘤对特定治疗方法的敏感性,而低表达的CRGs则可能提示治疗效果较差。并且,CRGs的表达水平也可以用于预测患者的生存期和疾病复发率等临床结果。本综述揭示了CRGs在乳腺癌、黑色素瘤、肾癌等各种癌症中的基因组改变和临床特征。

构建宫颈癌铜死亡相关基因的预后模型和预测免疫治疗反应

为了探究铜死亡相关基因在宫颈癌(CC)中的预后价值,从TCGA数据库下载CC患者的临床资料,随机分为训练组和验证组。通过单因素Cox、LASSO-Cox和多因素Cox分析筛选出铜死亡相关基因,构建风险模型。通过Kaplan-Meier曲线分析两个亚组和整个队列的总生存期(OS)、受试者工作特征曲线(ROC)和主成分分析(PCA)验证模型的预后价值。通过单因素和多因素分析来评价临床特征和风险评分的独立预后价值。利用基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KGEE)富集分析两个亚组间的生物学功能和途径,并进一步分析了两个亚组对药物的敏感性。最终构建了5个与铜死亡相关基因(FXD1、ARF1、APP、HSF1、MT1A)的预后模型。从风险评分的生存曲线来看,低风险组的OS远超过高风险组,且预后良好(P<0.05)。单因素和多因素Cox分析表明,风险评分是独立的预后因素(P<0.001)。根据ROC和PCA证明了预后模型的预测能力。利用ROC曲线分析评估风险评分和其他临床特征(如年龄、分级和分期)的敏感性和特异性,结果表明,风险评分的预后价值优于其他临床特征。富集分析结果表明,基因功能主要富集于细胞外基质、细胞外结构。根据肿瘤免疫功能障碍与排斥(TIDE)算法,低风险组患者的免疫治疗疗效优于高风险组。此外还发现24种药物的敏感性在两个亚组中的显著差异。本研究建立了5个铜死亡相关基因组成的预后风险模型,并证明了该模型可以准确预测患者的预后,且低风险评分的患者更易从免疫治疗中获益,为临床个体化治疗提供理论依据。

铜死亡相关基因甲基化对宫颈癌预后的影响

目的探讨宫颈癌组织铜死亡相关基因的甲基化水平差异及对临床预后的影响。方法从公共数据库中获取310份宫颈组织标本的甲基化数据,通过UALCAN数据库对12个铜死亡相关基因进行甲基化水平差异分析,研究其在宫颈癌不同分期和分级中的差异,从中筛选差异有统计学意义的基因,并通过EWAS datahub数据库进行预后分析。最后,对筛选出的基因进行基因富集分析、通路分析、免疫浸润分析,并使用cBioportal数据库分析该基因在宫颈癌中的突变率和肿瘤突变负荷(TMB)。对甲基化水平和免疫细胞浸润差异采用两独立样本秩和检验;采用KM生存曲线和Log-rank双侧检验对总生存期进行比较分析;在TMB分析中使用Wilcoxon Test进行统计学分析;在GSEA和通路分析中使用皮尔逊相关分析。结果患者宫颈癌组织中的细胞周期依赖激酶抑制基因2A(CDKN2A基因)甲基化β值为0.075,高于正常人组织中的甲基化β值0.049(P=0.008),患者宫颈癌组织中的二氢脂酰胺S-乙酰基转移酶(DLAT基因)甲基化β值为0.102,高于正常人组织中的甲基化β值0.080(P=0.002),患者宫颈癌组织中的脂酰转移酶1(LIPT1基因)甲基化β值为0.060,低于正常人组织中的甲基化β值0.092(P=0.009)。CDKN2A基因甲基化水平≥0.199的患者的总生存期为14.75年,低于甲基化水平<0.199患者(17.56年)(P=0.034)。基因富集分析结果提示主要涉及Ⅰ型干扰素的反应、DNA复制等生物过程;CDKN2A基因表达与肿瘤微环境中中性粒细胞和树突状细胞的数量呈正相关(P<0.05),与巨噬细胞的数量呈负相关(P<0.05)。CDKN2A基因变异组的TMB高于未变异组(P=0.019)。结论CDKN2A基因甲基化是宫颈癌预后的潜在生物标志物。

基于生物信息学分析活动期溃疡性结肠炎铜死亡相关基因及调控中药预测

目的基于生物信息学探究铜死亡相关基因在活动期溃疡性结肠炎(ulcerative colitis,UC)中的表达及作用机制,并筛选可对铜死亡相关基因起调控作用的中药。方法从GEO数据库中获取活动期UC相关数据集;以GSE11223数据集为训练集提取差异表达的铜死亡相关基因(differentially expressed cuproptosis-related genes,DECRGs),分析DECRGs之间的相关性及DECRGs相关的免疫浸润和生物学功能。根据DECRGs的表达量对活动期UC患者进行共识聚类分型,基于分型进行加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)来识别核心基因。构建机器学习模型筛选活动期UC特征基因并验证其对活动期UC患病风险的预测能力。最后进行中药预测并通过中医传承计算平台(V3.5)统计中药的出现频次、性味归经和药物分类。结果共获得11个DECRGs,DECRGs具有相互调控和免疫调节作用。共识聚类将活动期UC分为2个亚型,WGCNA获得核心基因234个。机器学习模型预测人中胚层特异性转录基因(mesoderm-specific transcript,MEST)、跨膜蛋白98(transmembrane protein 98,TMEM98)、晶状体蛋白λ1(crystallin lambda 1,CRYL1)、染色体14开放阅读框(chromosome 14 open reading frame 147,C14orf147)和跨膜蛋白141(transmembrane protein 141,TMEM141)是活动性UC的特征基因。预测得到的中药四气以温、寒、平为主;五味以苦、甘、辛为主;归经以肝、脾经居多;高频中药为白术、丹参、莪术、紫草等;以清热药、补虚药和活血化瘀药为主。结论铜死亡在活动期UC的发生、发展和诊断中起重要作用。白术、丹参、莪术、紫草等高频中药可能通过调节铜死亡相关基因治疗活动期UC,可为活动期UC的临床治疗提供参考依据。

靶向铜死亡相关基因治疗类风湿关节炎生物信息学分析及干预中药的预测

目的探索铜死亡相关基因在类风湿关节炎(rheumatoid arthritis,RA)中的表达及其作用机制,并筛选通过靶向铜死亡基因治疗RA的潜在中药。方法通过检索GEO数据库获得RA芯片数据,分析铜死亡基因在RA中表达水平;依据铜死亡基因表达情况构建高表达亚型和低表达亚型,并进行差异分析,筛选出与RA相关的铜死亡基因。按不同分组对基因表达矩阵进行免疫浸润分析,并分析免疫浸润细胞与铜死亡基因之间的相关性。利用Kobas在线工具对差异基因进行京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路富集分析。通过Herb数据库检索靶向铜死亡基因治疗RA的潜在中药及其有效成分,使用Autodock vina软件模拟药物与铜死亡靶蛋白结合活性。通过收集临床样本验证铜死亡相关基因在RA中表达水平。结果FDX1、DLD、DLAT、LIAS、GLS、LIPT1和PDHB 7个铜死亡相关基因在RA中差异表达。免疫浸润分析结果显示,在RA中活化的记忆CD4+T细胞、静息自然杀伤(natural killer,NK)细胞和中性粒细胞与铜死亡相关。富集分析结果显示,铜死亡主要与趋化因子信号通路、Toll样受体信号通路、白细胞介素-17(interleukin-17,IL-17)信号通路、肿瘤坏死因子信号通路、核因子-κB信号通路、p53信号通路和过氧化物酶体增殖物激活受体信号通路相关。虎杖叶可能是靶向铜死亡基因治疗RA的潜在中药。分子对接结果显示,虎杖叶有效成分均有与铜死亡靶蛋白结合的可能。DLD、GLS、FDX1、DLAT在RA患者外周血单个核细胞中m RNA表达水平升高。结论铜死亡相关基因表达水平与RA病程进展相关,并预测虎杖叶是潜在靶向铜死亡基因治疗RA的药物,为RA的临床诊疗及药物开发提供了新的方向和理论基础。

铜死亡相关基因在肿瘤中的研究进展

铜的蓄积会导致调节性细胞死亡,这种死亡形式被称为铜死亡。铜死亡可能在多种癌症的发生、进展和预后中发挥作用,而铜死亡相关基因(cuproptosis-related genes,CRGs)也可能与肿瘤预后有关,并作为肿瘤临床特征和肿瘤微环境的有用预测因子。CRGs可以作为诊断或治疗这些疾病的潜在生物靶点。全文对CRGs及其与肿瘤临床特征及肿瘤微环境的相关研究进行了总结。

基于铜死亡相关LncRNA的肝细胞癌预后预测模型构建及验证

目的 基于铜死亡相关长链非编码RNA(LncRNA)建立肝细胞癌(HCC)预后预测模型,并进行效能验证。方法 从癌症基因图谱(TCGA)数据库获取肝细胞癌的RNA表达数据和临床数据,从文献中获取铜死亡相关基因集,相关性分析筛选铜死亡相关的LncRNA,Lasso回归和Cox回归筛选有临床预后意义的LncRNA并构建预后预测模型,通过生存分析、受试者工作特征曲线、校准曲线评估该模型的预测效能。结果 共纳入6个具有独立预后意义的LncRNA(PICSAR、AC026356.1、MKLN1-AS、AL928921.1、LINC00479、AC026412.3),并成功构建预后预测模型。分别对整个数据集、测试集、训练集按高、低风险分组进行生存分析,结果表明,在3个数据集中高风险组的总生存期均短于低风险组,整个数据集中高风险组的无进展生存期短于低风险组(P均<0.05);随着风险评分的增加,样本死亡的数量也在增加,在测试集与整个数据集中也验证了该结论。该风险模型预测1、3、5年生存率的曲线下面积分别为0.765、0.664、0.649;与TNM分期(0.667)、年龄(0.538)、性别(0.512)、分化程度(0.507)相比,风险评分模型的曲线下面积(0.765)最大。单因素和多因素Cox回归分析表明,TNM分期、风险评分是独立预后因素;绘制列线图,一致性指数为0.679(95%CI:0.652~0.705),结合校准曲线,表明预测的生存率与实际观测到的生存率基本一致。结论 根据6个铜死亡相关LncRNA成功构建了HCC患者的预后预测模型,经验证该模型预测效能较高。

铜死亡与肿瘤的关系研究进展

作为参与能量转换、铁收集、氧运输和细胞内氧化代谢必需酶的催化辅助因子,细胞中适量的铜对生命活动是不可替代的[1]。然而,通过稳态机制可以确保细胞内的铜浓度维持在低水平,以防止细胞内有害游离铜的积累[2]。另一方面,铜固有的氧化还原特性使其对细胞既有益又有潜在毒性。Cu^(2+)和Cu^(+)是铜的两种氧化态,其中Cu^(+)被认为是细胞质还原环境中的主要形式。

细胞周期蛋白依赖性激酶抑制蛋白2A与肾细胞癌患者临床及预后指标相关性研究

目的探讨细胞周期蛋白依赖性激酶抑制蛋白2A(CDKN2A)与肾细胞癌(RCC)各参数的相关性。方法在TCGA数据库中筛选出差异表达基因CDKN2A,并在TCGA数据库中验证CDKN2A的表达以及与RCC患者预后情况的相关性。采用Cox回归法进行多因素分析,然后在此基础上构建列线图,进行内部验证。在TIMER数据库中分析CDKN2A与免疫细胞之间的相关性。采用GSEA富集分析,探讨可能的作用机制。结果数据库筛选得到差异表达分子为CDKN2A,CDKN2A在癌组织中的表达高于癌旁组织。TCGA和KM-plotter数据库显示,CDKN2A低表达的RCC患者有更好的预后。列线图C-指数为0.749(0.721~0.776),预测模型具有较好的准确性。TIMER数据库显示CDKN2A的表达与免疫浸润显著相关。结论CDKN2A的表达降低可以显著延长RCC患者的总体生存期、疾病特异性生存期和无进展间隔期,可以用作RCC的新型预测性生物标志物,同时,可能与RCC的免疫浸润相关,在RCC微环境中对于肿瘤细胞发生免疫逃逸可能起重要的促进作用。干扰CDKN2A可能通过参与TP53调节RCC的周期阻滞,从而改善RCC的预后。这些发现为RCC抗癌策略的开发提出潜在的靶点。