通过加权基因共表达网络构建结肠癌的预后风险标志物及其临床意义

目的 结肠癌(colon adenocarcinoma, COAD)患者预后较差。因此筛选结肠癌预后相关基因,建立结肠癌新的预后风险评估模型。方法 基于癌症基因组图谱(the cancer genome atlas, TCGA)和基因表达综合(gene expression omnibus, GEO)数据库中结肠癌相关数据,分别作为训练集和验证集。采用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)、Cox回归模型结合最小绝对值选择与收缩算子(least absolute selection and shrinkage operator, LASSO)回归分析筛选结肠癌预后相关基因并构建预后模型,受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)结合生存曲线验证模型的准确性,并建立列线图。根据中位值将患者分为两组,免疫细胞阳性比例分数(immune cell proportion score, IPS)评估两组患者免疫治疗反应。结果 最终筛选出15个特征基因,以此建...     

基于肿瘤基质评分的胃癌预后基因分析

目的 分析比较不同肿瘤基质评分胃癌患者的基因表达特征,鉴定与评分相关的胃癌预后基因,以期为临床胃癌诊断和预后提供更精准的手段。方法 从癌症基因组图谱数据库（the cancer genome atals, TCGA）下载胃癌的临床资料和组织转录组测序（ribonucleic acid sequencing, RNAseq）表达数据。从基质免疫评估数据库（estimation of stromal and immune cells in malignant tumor tissues using expression data, ESTIMATE）网站下载TCGA数据库中胃癌患者基质评分信息。获取患者的临床信息、RNAseq表达谱、基质评分。按照基质评分的高低分为高基质评分组和低基质评分组,分析基质评分与胃癌预后的关系。用R语言DEseq2包进行标准化处理和差异分析;WGCNA（weight correlation network analysis, WGCNA）包筛选与基质评分密切相关的差异基因;单因素COX风险比例回归模型（COX proportional model, COX）初步筛选基质评分密切相关基因中与胃癌预后相关的基因;LASSO（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）回归模型筛选出其中影响胃癌预后的关键基因,计算最小λ值;多因素COX回归分析构建关键基因胃癌预后模型,并量化基因表达量与患者生存时间的关系;模型内部绘制关键基因的生存曲线。最后通过其他公共数据库（KM-plotter数据库和Oncomine数据库）验证这些基因在胃癌大样本的表达和预后。结果 基质评分越高的患者表现为预后更差（P<0.05）。对患者的RNA-seq差异表达分析筛选得到1581个差异表达基因;从中通过WGCNA筛选出1015个基因与胃癌基质评分密切相关;单因素COX回归选出377个基因与胃癌患者预后相关（P<0.05）;LASSO回归筛选出12个与胃癌预后相关的关键基因,最小λ=12;多因素COX回归分析显示该模型C指数为0.68,3年生存期和5年生存期的预测值基本贴合实际值,3年生存期曲线下面积（area under the curve, AUC）为0.693,5年生存时间AUC为0.725。12个基因中,ACTA1、ADAMTS12、LINCO1614、MATN3、MTUS2、PLCL1、POSTN、SERPINE1、TPTEP1表达量越高,患者生存期越短,GAD1和MMP16表达量的越低,患者生存期越短;6个基因（ADAMTS12、MATN3、MEGF10、PLCL1、POSTN、SERPINE）各自作为独立危险因素,具有最佳的胃癌预后预测功能（P<0.05）。KM-plotter数据库和Oncomine数据库符合本研究的预测结果。结论 肿瘤基质评分越高的胃癌患者,预后更差、生存周期更短。6个基因ADAMTS12、MEGF10、PLCL1、POSTN、MATN3、SERPINE与患者的肿瘤基质评分及预后密切相关。其表达越高,患者评分越高,预后越差、生存周期越短。本研究鉴定了与胃癌基质评分相匹配的预后基因,提示胃癌基质研究的进一步方向。     

加权基因共表达网络分析筛胃癌相关分子

目的 运用加权基因共表达网络分析(WGCNA)筛选出与胃癌发生、预后相关的分子,为胃癌的治疗和预后判断提供参考依据.方法 从TCGA数据库中下载胃癌患者基因表达谱和临床数据,检索时间为建库至2020年11月14日.采用WGCNA方法对胃癌患者进行基因表达分析;筛选出核心靶基因并分析其功能,利用ONCOMINE和GEO数...     

基于缺氧相关基因甲状腺癌预后模型的研究

目的 通过检索肿瘤与癌症基因组图谱（TCGA）及hypoxiaDB数据库中甲状腺癌的相关数据,建立一个基于差异表达的缺氧相关基因模型。方法 比较TCGA数据库和hypoxiaDB数据库中的基因,获得与甲状腺癌缺氧相关的差异表达基因。随后进行基因功能富集分析、构建蛋白质-蛋白质相互作用网络、筛选出具有预后价值的缺氧相关基因来建立并验证预后模型。结果 共发现326个缺氧相关甲状腺癌基因。功能富集分析表明,这些基因主要参与生物功能调节。单因素Cox回归分析结果显示,共有23个基因与甲状腺癌预后相关,其中,11个基因通过多因素Cox分析构建了新的预后模型。结果显示,高风险评分（P <0.005）的患者总生存期比低风险评分的患者短。对甲状腺癌患者预后价值的单变量分析结果显示,构建的预后模型与患者的总体生存率显著相关。结论 本研究的模型对甲状腺癌的预后有很好的预测作用。     

空间转录组测序技术在肿瘤发生发展机制中的应用及前景

恶性肿瘤是一类死亡率较高的疾病, 其发生、发展机制较为复杂, 基因组测序技术对揭示肿瘤作用机制有一定意义。肿瘤组织中的细胞具有异质性, 而细胞的空间位置分布对其异质性及组织生物功能有一定的影响。近几年, 空间转录组测序技术发展迅速, 可以对组织中细胞进行高通量、高分辨率的空间转录分析, 从空间层面上展示转录组信息, 揭示生物组织的细胞构成以及细胞间的相互作用关系。本文将对空间转录组测序技术在肿瘤中的应用进行阐述、前景进行展望。     

基于转录组学的中药药理机制分析方法及其在金花清感颗粒药理机制研究的应用

目的：结合高通量转录组测序技术提出一种中药药理机制分析方法,并以金花清感颗粒为例探究其发挥药效作用的关键机制。方法：对中药作用于细胞系进行高通量转录组测序,获得中药作用转录组表达谱;设计一种基于基因共表达网络的生物信息学分析技术,即依次进行差异表达基因的识别、药效作用相似化合物的筛选、基因共表达网络的构建、基因模块的识别、GO富集分析、蛋白互作网络的构建、 HUB基因的识别、 HUB基因的验证。利用以上方法分析金花清感颗粒的药理机制。结果和结论：通过该方法发现金花清感颗粒对于新冠肺炎（COVID-19）患者具有治疗作用,且对病毒感染后血小板脱颗粒、血液高凝状态引起的多器官氧化应激损伤具有潜在的治疗修复作用,为进一步阐明金花清感颗粒的作用提供了证据。该方法适用于大多数中药药理机制的分析,为中医药现代化研究提供了方法学支撑。     

基于数据库挖掘皮肤黑色素瘤微环境预后生物标志物

目的 通过探索肿瘤微环境(TME)来确定与皮肤黑色素瘤(SKCM)预后生存相关基因,并进一步构建评估SKCM患者预后的风险预测模型。方法 根据癌症基因组图谱(TCGA)数据库和ESTIMATE算法计算SKCM患者的免疫评分和基质评分,筛选高分组与低分组之间的差异表达基因(DEG),并进一步通过功能富集分析、蛋白质相互作用网络(PPI)、生存分析和Lasso回归分析筛选预后显著相关基因,最终利用预后显著相关基因构建风险预测模型。结果 471例SKCM病例纳入本研究,根据免疫评分和基质评分的中位数,将236例评分≥中位数的患者纳入高分组,235例评分<中位数的患者纳入低分组。高免疫评分组和高基质评分组的中位生存时间分别显著长于低免疫评分组和低基质评分组(P值均<0.05)。Kaplan-Meier生存曲线显示,免疫评分、基质评分均与SKCM患者的生存时间呈正相关(P=0.000 11、0.046)。SKCM患者中高分组和低分组的基因表达数据分析结果显示,高分组和低分组具有不同的基因表达谱。基于免疫评分的结果显示,高分组有1 257个基因上调,20个基因下调[log_2<...     

基于转录组学膀胱癌临床预后模型的构建

目的：筛选膀胱癌预后相关基因，建立膀胱癌预后评分模型。方法：通过UCSC Xena平台下载癌症基因组图谱（TCGA）数据库、基因型和基因表达量关联数据库（GTEx）中406例膀胱癌患者的临床信息和膀胱癌组织RNA测序数据，以及28名健康对照者正常膀胱组织RNA测序数据。采用加权基因共表达网络分析（WGCNA）、单因素Cox回归分析、LASSO回归分析和多因素Cox回归分析筛选膀胱癌预后相关基因并建立预后模型，结合Kaplan-Meier生存曲线、受试者操作特征曲线（ROC曲线）验证模型的准确性。结果：分析得到膀胱癌相关差异表达基因共2308个。WGCNA拟合得到6个基因模块，筛选出对膀胱癌预后有显著作用的基因829个。运用单因素Cox回归与LASSO回归分析筛选出24个与膀胱癌患者预后相关的基因，多因素Cox回归分析训练集数据得到9个作为独立预测因子的基因，分别是 ADCY9、 MAFG_DT、 EMP1、 CAST、 PCOLCE2、 LTBP1、 CSPG4、 NXPH4、 SLC1A6，以此建立膀胱癌患者预后预测模型。训练集中高风险组和低风险组3年存活率分别为31.814%和59.821%，测试集中高风险组和低风险组3年存活率分别为32.745%和68.932%，模型预测训练集和测试集患者预后的ROC曲线下面积均在0.7以上。 结论：本研究建立的模型对膀胱癌高风险和低风险人群的生存情况具有较好的预测能力。     

生物钟相关基因在原发性肝细胞癌中的表达及临床意义——基于TCGA数据集分析

目的：探究生物钟相关基因在原发性肝细胞癌（简称肝癌）中的表达及意义。方法：从美国癌症和肿瘤基因图谱数据库（The Cancer Genome Atlas,TCGA）中下载肝癌数据424例,包括374例肝癌患者样本及50例正常对照样本。运用DECenter软件对51个生物钟相关基因进行差异表达分析,比较生物钟基因在肝癌患者及正常样本之间的表达情况。运用DAVID在线工具分析差异基因的GO及KEGG功能富集通路,并通过STRING数据库构建差异基因之间蛋白质相互作用网络。了解生物钟基因肝癌发生发展过程中的主要作用。结果：在374例肝癌患者样本的51个生物钟相关基因中,有21个基因在肝癌样本中表达上调（P<0.05）,3个基因表达下调（P<0.05）。生物钟基因高表达样本主要富集于Wnt信号通路、Hedgehog信号通路及Hippo信号通路（P<0.001）。参与调节昼夜节律和细胞代谢的10个生物钟基因在蛋白质相互作用网络中相关性最为紧密（P<0.001）。GO分析差异基因集中作用于调节昼夜节律、细胞代谢过程、基因表达等通路（P<0.001）。结论：生物钟相关基...     

CDCA8对肝细胞癌患者预后的影响

目的：肝细胞癌预后相关的分子标志物对提高患者生存质量和改善疗效至关重要,本研究旨在探究细胞分裂周期相关基因8(cell division cycle associated 8,CDCA8)对肝细胞癌预后的影响及潜在分子机制。方法：432例肝细胞癌样本的转录组数据及对应患者的临床信息下载自肿瘤基因表达图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）数据库。分析肿瘤组织和正常组织中CDCA8 mRNA差异;根据CDCA8 mRNA中位数将肝细胞癌患者分为高表达组和低表达组,绘制生存曲线。采用Kruskal检验分析CDCA8与肿瘤分期、分级和T分期的相关性。采用单因素和多因素Cox回归分析探究CDCA8能否作为肝细胞癌患者的独立预后因子。采用基因集富集分析（gene set enrichment analysis,GSEA）探究CDCA8在肝细胞癌中的潜在作用机制。结果：CDCA8在肿瘤组织中的mRNA水平明显高于正常对照组织（P<0.001）,CDCA8高表达患者的生存率明显低于低表达组（P<0.001）。随着肿瘤分期（P<0.001）、分级（P<0...     

利用上皮源性卵巢癌预后的多基因信息建立预测预后模型

目的 通过基因表达谱汇编(GEO)数据库和癌症基因组图谱(TCGA)数据库筛选并建立与上皮源性卵巢癌(EOC)患者预后有关联的多基因模型,并验证其预后价值。 方法 从GEO数据库中下载EOC有关芯片数据(GSE14407),筛选出在EOC组织和正常卵巢上皮组织中差异表达的基因(DEGs),采用单因素和多因素Cox回归模型筛选出与预后有关联的DEGs,建立多基因预后模型和预后指数(PI)公式。对TCGA数据库中EOC患者的mRNA数据及临床信息进行整理,通过PI公式对患者进行评分,并根据评分将患者分为低风险组和高风险组。通过Cox回归风险模型分析临床病理参数(年龄、发病位置、组织分级、肿瘤残余及FIGO分期)和预后指数参数与EOC预后的关系。根据年龄、发病位置、组织分级、肿瘤残余及FIGO分期进行分组,采用Kaplan-Meier(K-M)生存分析验证多基因模型对卵巢癌的预后价值。 结果 共筛选出47个在EOC组织和正常卵巢组织中的DEGs,其中有37个表达下调的DEGs和10个表达上调的DEGs。将上述DEGs进行单因素和多因素Cox回归分析,共筛选出4个DEGs,分别是PACSIN3、KCNT1、LAMP3及KIR3DX1。PI公式:(-0.169×PACSIN3的表达量+0.078×KCNT1的表达量-0.246×LAMP3的表达量-0.147×KIR3DX1的表达量)。Cox回归模型分析证实,年龄、肿瘤残余和预后模型是卵巢癌患者的独立预后因素(P<0.01)。通过K-M生存分析证实,在TCGA数据库的312例EOC患者中,预后评分低风险的患者总体生存期(OS)较高风险患者延长,差异有统计学意义(P<0.05)。在不同的年龄、临床分期、发病位置(单侧和双侧)、肿瘤残余<10 mm的EOC患者亚组中,预后评分低风险的患者OS较高风险患者延长,差异有统计学意义(P<0.05)。 结论 四基因预后模型是EOC患者的独立预后因素,并在总体和根据各临床病理特征分组的EOC患者亚组中得到了验证。     

基于骨肉瘤核心驱动基因筛选的生物信息学分析和患者生存期预测基因模型的构建

筛选骨肉瘤（OS）发生发展的核心驱动基因，从分子水平探讨OS的致病机制，并构建基因模型用于患者生存期的预测。     

基于癌症基因组图谱肺鳞状细胞癌免疫细胞浸润图景及预后分析

目的 探讨肺鳞状细胞癌组织免疫细胞浸润全景,构建预后风险评估模型,分析并评估患者的预后.方法 利用癌症基因组图谱(TCGA)数据库肺鳞状细胞癌全转录组数据,通过R 4.0.3软件利用CIBERSORT反卷积算法计算不同免疫细胞浸润相对含量,用单因素和多因素Cox回归分析建立预后风险评估模型,并用ROC曲线评估模型效能,...     

自噬基因结肠癌预后模型建立及验证

目的 通过筛选结肠癌预后自噬相关基因,构建一种基于差异表达自噬基因的结肠癌预后模型,探讨其特征及临床意义.方法 在癌症基因组数据库(TCGA)中,检索结肠癌的转录组数据,利用wilcox检验进行差异分析,筛选出结肠癌差异表达的自噬基因,对其进行KEGG pathway和GO功能富集分析.结合临床信息,使用COX分析筛选...     

hTERT启动子调控的p53基因膀胱癌细胞靶向性表达载体构建及意义

目的:构建人端粒酶逆转录酶基因(hTERT)启动子调控的含有治疗基因的质粒,探讨在膀胱癌细胞株中特异性靶向转录表达及其潜在的临床意义。方法:将hTERT起始转录区上游的启动子序列克隆到含有绿色荧光蛋白(GFP)基因及含野生型p53基因的质粒上,分别构建成质粒phTERT-GFP及phTERT-p53。脂质体转染法瞬时转染膀胱癌细胞株T24,应用荧光显微镜、噻唑蓝(MTT)法等方法观察在转染细胞中的差异性表达及膀胱癌细胞生长的靶向性抑制作用。结果:在端粒酶阳性的膀胱细胞中观察到hTERT启动子调控的绿色荧光蛋白的靶向性稳定表达,转染hTERT启动子调控的野生型p53基因靶向性抑制膀胱癌细胞生长,但对端粒酶阴性的正常细胞无明显影响(P<0.05)。结论:成功构建的hTERT启动子调控表达的野生型p53基因和GFP基因可在膀胱癌细胞T24中靶向性表达,hTERT启动子调控表达p53基因可靶向性抑制膀胱癌细胞生长。     

结肠癌核心基因和独立预后因子筛选的生物信息学分析

挖掘基因表达综合（GEO）数据库和癌症基因组图谱（TCGA） 数据库中结肠癌基因表达数据,探讨引发结肠癌的潜在核心基因及独立预后因子。     

Analysis of serpine1 expression and prognosis in gastric cancer based on tcga database and geo database

Objective To analyze the expression of SERPINE1 in gastric cancer and its clinical significance. Methods The expression of SERPINE1 in 33 kinds of cancer tissues was investigated by searching the TIMER database. By retrieving the TCGA database, the RNA-Sep data and clinical information of 375 gastric cancer tissues and 32 paracancerous tissues were downloaded, and the gene expression profile chips of 111 gastric cancer tissues and 21 paracancerous tissues were downloaded by retrieving the GSE54129 data set of the GEO database. The TCGA data set and SERPINE1 in the GSE54129 data set were respectively used to analyze the expression differences between cancerous tissues and paracancerous tissues, COX analyzed the impact of clinical baseline data and SERPINE1 mRNA expression level on the prognosis of gastric cancer patients in TCGA data set. Kaplan Meier survival curve and ROC were drawn to analyze the relationship between SERPINE1 mRNA expression and prognosis. Gene enrichment analysis (GSEA) was used to explore and predict SERPINE1 involved pathways. Results TIMER database analysis showed that SERPINE1 was significantly highly expressed in 8 kinds of cancer tissues (P <0.05). The analysis of TCGA data set and GSE54129 data set showed that the expression of SERPINE1 in gastric cancer tissues was higher than that in adjacent tissues (P<0.001). Multivariate COX analysis showed that high levels of pathological Stage4 and SERPINE1 mRNA expression were independent risk factors affecting the prognosis and survival time of gastric cancer patients [HR (95% CI) = 3.061(1.107 − 8.464), 1.778(1.224 − 2.582), P <0.05]. Kaplan-Meier survival curve analysis showed that the total survival time of the high expression group of SERPINE1 was significantly lower than that of the low expression group (P <0.001). ROC curve analysis showed that the area under the curve of SERPINE1 expression predicting 1-, 3-, and 5-year survival probability was 0.598, 0.649, and 0.731, respectively. GESA analysis showed that SERPINE1 was correlated with epithelial mesenchymal transformation, inflammatory reaction, cell apical junction complex, KRAS pathway, angiogenesis and other pathways. Conclusion The expression of SERPINE1 in gastric cancer is obviously up-regulated, and its high expression indicates poor prognosis of gastric cancer patients. SERPINE1 can be used as a biological marker affecting the prognosis of gastric cancer patients, and as a potential therapeutic target. © 2023, Chinese Medical Doctor Association. All rights reserved.