基于生物信息学和转录组测序分析血管肉瘤细胞和血管肉瘤干细胞样细胞来源外泌体差异表达谱

目的:借助生物信息学分析探究血管肉瘤细胞ISOHAS与血管肉瘤干细胞样细胞Sphere来源外泌体的关键差异表达基因(DEGs)及富集的生物学功能与信号通路,探寻血管肉瘤新的治疗靶点。方法:对ISOHAS与Sphere来源外泌体进行转录组测序,以|log2FC|>2、FDR<0.05为标准筛选两种细胞来源外泌体DEGs,通过生物信息学分析对DEGs进行GO和KEGG通路富集分析,识别富集DEGs的生物学功能和信号通路,利用STRING数据库筛选关键DEGs。利用iPath对代谢途径进行可视化分析,确定DEGs富集的代谢途径。结果:转录组测序结果显示,ISOHAS与Sphere来源外泌体有91个DEGs;GO和KEGG通路富集分析显示,DEGs主要富集的生物学功能和信号通路分别为对糖皮质激素的反应、TNF信号通路,STRING数据库显示TNF、IL-6为关键DEGs。iPath代谢网络分析显示DEGs主要集中于脂质代谢、核苷酸代谢。结论:Sphere来源外泌体可能通过携带关键基因TNF、IL-6干预糖皮质激素反应、TNF信号通路、脂质代谢、核苷酸代谢等生物学功能和信号通路,对血管肉瘤发生发展产生影响,为血管肉瘤治疗提供了新靶点。

基于肺腺癌组织中可变剪接数据构建剪接因子-可变剪接调控网络的生物信息学分析

目的:利用生物信息学方法筛选与肺腺癌(LUAD)患者生存相关的可变剪接(AS)事件,构建剪接因子(SF)-AS调控网络,为LUAD患者的预后评价提供新思路。方法:由癌症基因组图谱(TCGA)数据库中下载LUAD患者转录组数据和临床数据。从SF表达和RNA靶点(SpliceAid2)数据库中下载LUAD患者AS数据。对LUAD患者生存相关AS事件进行单因素Cox回归分析。采用LASSO回归分析和多因素Cox回归分析构建LUAD患者预后风险模型,基于该模型计算每种AS事件的风险评分,采用Kaplan-Meier(K-M)生存分析和受试者工作特征曲线(ROC)评价模型的可靠性。通过Cox回归分析风险模型、临床参数与LUAD患者独立预后的关系。采用Pearson检验对SF和与预后相关的AS事件进行相关性分析,并通过Cytoscape软件构建SF-AS互作网络。结果:筛选获取与生存相关的AS事件43948个,共7种类型,主要以外显子活跃(ES)事件和可变终止子(AT)事件为主。构建AS事件预后风险模型,基于该模型风险评分将LUAD患者分为高风险组和低风险组,K-M生存分析,高风险组LUAD患者总生存(OS)率较低风险组低(P<0.05)。ROC曲线分析,LUAD患者预后风险模型预测性良好,曲线下面积(AUC)为0.824。SF-AS调控网络,12个与预后相关SFs正向或负向调节AS事件,可预测LUAD患者的不良预后。结论:筛选了与LUAD患者预后相关的AS事件和上游的调控因子SF,构建了SF-AS网络,为进一步研究AS事件与LUAD患者预后的相关性提供理论依据。