基于TCGA数据库构建肝癌铜死亡的预后模型

目的 构建肝细胞癌（HCC）患者铜死亡相关基因（CRGs）的预后模型。方法 基于TCGA数据库HCC患者的mRNA数据集，分析CRGs在HCC患者中的表达，对CRGs及相关基因进行GO和KEGG富集分析。Kaplan-Meier生存分析曲线评估CRGs的生存预后价值，分析其与免疫细胞浸润的相关性。单因素Cox回归分析筛选出与HCC患者生存预后显著相关的CRGs,Lasso回归和多因素Cox回归分析构建预后模型。根据风险值对患者进行分组并进行生存分析，ROC曲线评估预后模型，单因素和多因素Cox回归分析风险评分及临床因素与预后的关系。结果 分析得到HCC中差异表达CRGs共11个，CRGs及其相关基因主要富集的GO条目为氧化还原酶活性，作用于供体的醛基或氧基，主要富集的KEGG信号通路为碳代谢。CRGs的表达水平与浆细胞样滤泡树突细胞、T辅助细胞等免疫细胞的浸润显著相关（P<0.05）。筛选并构建3个CRGs的预后模型，包括CDKN2A、DLAT和LIPT1。高风险组和低风险组的生存时间存在显著差异（P<0.001）。风险评分是预后不良的独立危险因素（P<0.001）。...     

肝癌中铜死亡相关基因的表达及其预后价值

目的探讨铜死亡相关基因与肝癌生存预后的关系。方法通过收集TCGA数据库中肝癌患者的临床信息和相应的RNA-seq数据,分析10个铜死亡相关基因在肝癌组织和正常组织中的差异表达。进一步使用一致性聚类以确定新的肝癌亚型,比较两个亚型之间总体生存率和临床特征的差异。单因素Cox回归分析筛选与预后相关的铜死亡基因,并利用LASSO回归分析构建风险模型。结果与正常组织相比,肝癌组织中FDX1表现下调,其余9个基因表现上调。聚类分析示,Cluster1的预后较差。基于单因素Cox回归分析和LASSO回归分析筛选出5个预后相关基因(LIPT1、DLAT、MTF1、GLS、CDKN2A)并构建风险模型。与其他临床特征相比,该预后模型的风险评分被确认为独立的预后因素。结论通过生物信息学分析构建了5个铜死亡相关基因的肝癌预后模型,有可能作为肿瘤诊断分子标志物和潜在的治疗靶点。     

NOG基因作为潜在生物标志物在脑胶质瘤中的表达和临床意义

目的:基于生物信息学分析NOG基因在胶质瘤中的表达和预后价值,并推断NOG对胶质瘤发生发展的生物学功能。方法:从CGGA和TCGA数据库分别下载并筛选后得到422例和702例胶质瘤的mRNA表达数据集和临床信息数据集,采用非参数秩和检验分析NOG的差异表达情况。采用Kaplan-Meier生存曲线法和Cox分析法分析NOG对胶质瘤预后的预测价值。将CGGA和TCGA数据库中NOG与其他基因进行相关分析,筛选出强相关基因后,进行GO和KEGG分析。将NOG与血管生成相关基因集(angiogenesis related gene set, ARGS)进行GSVA分析,与血管生成拟态(vasculogenic mimicry, VM)相关基因进行相关分析。结果:成人胶质瘤WHO分级较低,年龄较小,则NOG表达量较高(P<0.001)。NOG在IDH突变型、1p19q共缺失、MGMT甲基化的组别中显著高表达(P<0.001)。生存分析显示,NOG高表达组的OS显著高于低表达组(P<0.000 1)。Cox回归分析显示,TCGA数据中NOG表达水平是OS的独立预后因素[HR=0...     

基于TCGA数据库构建胃癌免疫相关基因的预后风险模型

目的 基于癌症基因组图谱(TCGA)数据库,通过分析差异表达的免疫相关基因构建胃癌患者的预后风险模型。方法 从TCGA数据库下载胃癌及癌旁组织的RNA测序数据和配对的患者临床资料,从Imm Port数据库中下载免疫相关基因的数据。通过比较肿瘤组织和癌旁组织,筛选出差异表达的免疫相关基因,采用Cox风险比例回归模型构建差异表达免疫相关基因的预后风险模型,通过Kaplan-Meier生存曲线和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型的预测性能,再对模型风险评分进行独立预后分析。结果 从TCGA数据库下载了包括375例胃癌组织和32例癌旁组织的RNA测序数据,共筛选出349个差异表达的免疫相关基因,通过多因素Cox回归分析得到9个(IL1A、APOH、CGB5、GRP、TNFSF18、LGR6、MC1R、NPR1、CTLA4)与胃癌预后相关的免疫相关基因,并以此构建预后风险模型。根据模型风险评分的中位值将所有样本分为高、低风险两组,Kaplan-Meier生存分析结果显示,低风险组的总生存率高于高风险组,差异有统计学意义(P<0.001)。ROC曲线下面积为0.719,独立...     

基于生物信息学分析的自噬相关基因构建肺鳞状细胞癌预后模型及验证

目的基于生物信息学分析的自噬相关基因构建肺鳞状细胞癌(SqCLC)预后模型并验证。方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载268例SqCLC患者的表达谱数据和临床信息, 从基因型组织表达(GTEx)数据库下载336名健康人正常肺组织的数据集;从人类自噬数据库(HADb)及分子特征数据库(MSigDB)6.2中的GO_AUTOPHAGY基因组中获得自噬相关基因组。应用R 4.0.3软件分析TCGA数据库中SqCLC组织与GTEx数据库中正常肺组织间差异表达基因。使用R 4.0.3软件筛选TCGA数据库SqCLC组织和正常肺组织间差异表达的自噬相关基因(简称:差异表达自噬基因)。应用Cox比例风险模型分析TCGA数据库SqCLC患者差异表达自噬基因与预后的关系, 构建预后模型。依据预后模型风险评分中位数将TCGA数据库SqCLC患者分为高风险组和低风险组, 采用Kaplan-Meier法比较两组总生存;绘制应用预后模型预测的TCGA数据库268例患者3、5、10年总生存率的时间相关受试者工作特征(ROC)曲线。采用Cox回归分析TCGA数据库SqCLC患者总生存的独立...     

利用数据库资料分析DNA甲基化调控AC004540.4表达水平与肝细胞癌预后相关性

目的通过挖掘癌症基因组图谱数据库(TCGA),探讨在肝细胞癌(HCC)中DNA甲基化与AC004540.4表达及与预后的关系。方法从TCGA数据库获取374例HCC组织和50例癌旁组织的基因表达谱数据,380例HCC组织和50例癌旁组织的甲基化数据。edgeR包筛选差异表达基因,limma包筛选差异甲基化基因,Spearman秩次相关判断两者的相关性。在基因表达综合数据库(GEO)中,GSE101728表达谱芯片、GSE54503甲基化芯片作为外部验证数据集。HCC预后影响因素分析采用Cox回归模型。使用R软件计算AC004540.4与全基因组mRNA的相关系数,对共表达的mRNA进行功能富集分析。结果在TCGA数据库中,HCC和癌旁组织的AC004540.4表达水平中位数(四分位间距)分别为2.322(2.700)和6.129(1.858),差异有统计学意义,Z=-9.287,P<0.001。同时,在HCC和癌旁组织中,AC004540.4启动子甲基化水平中位数(四分位间距)分别为0.412(0.405)和0.195(0.165),差异有统计学意义,Z=-5.651,P<0.001。在GEO数据库中,HCC和癌旁组织的AC004540.4表达水平中位数(四分位间距)分别为3.313(2.410)和10.063(0.818),差异有统计学意义,Z=-3.003,P=0.003。同时,HCC和癌旁组织的AC004540.4启动子甲基化水平中位数(四分位间距)分别为0.346(0.358)和0.113(0.044),差异有统计学意义,Z=-6.549,P<0.001。甲基化位点(cg12492504、cg13268603、cg14592933、cg24755163、cg17035412和cg26526379)的甲基化水平与AC004540.4表达呈中度负相关,rs分别为-0.465、-0.492、-0.447、-0.539、-0.451和-0.456,均P<0.001。Cox多因素分析结果发现,AC004540.4低表达是HCC患者预后的独立危险因素,HR=1.720,95%CI为1.116~2.652,P=0.014。富集分析提示,与AC004540.4共表达基因集主要富集于Wnt蛋白结合、向上调节端粒酶活性等生物学功能,以及调控细胞周期、胆汁分泌等信号通路。结论AC004540.4表达受其甲基化调控,启动子区域高甲基化可能导致转录沉默,并且与HCC患者预后相关,可成为HCC患者诊断和预后判断标志物。     

胃癌内质网应激特征相关基因的筛选及预后风险模型的构建

目的基于生物信息学方法筛选胃癌内质网应激(ERS)特征相关差异表达基因并构建预后风险模型。方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库中获取375例胃癌和32例癌旁组织样本的转录组测序数据(RNA-seq)及相应临床信息作为训练集样本;从基因表达综合(GEO)数据库中下载387例胃癌患者数据(GSE84437)作为验证集样本;数据获取时间均为2021年12月25日。从GeneCards数据库中获取785个ERS特征相关基因(ERS-RG)。分析TCGA数据库中胃癌组织与癌旁组织之间差异表达基因。将鉴定出的胃癌差异表达基因与GeneCards数据库中ERS-RG取交集, 得到胃癌ERS特征相关差异表达基因, 对其进行基因本体功能(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。采用单因素Cox比例风险模型筛选具有预后价值的胃癌ERS特征相关差异表达基因, 进行LASSO回归分析, 构建多基因预后风险模型, 计算预后风险评分。根据预后风险评分的中位数(2.369), 将训练集和验证集中患者分别分为高风险组与低风险组;采用Kaplan-Meier生存分析比较两组患者总生存(OS), 并绘制时...     

膀胱癌诊断与预后相关基因TPM1和CALD1的筛选及验证

目的 筛选及验证膀胱癌诊断与预后相关基因TPM1和CALD1.方法 利用TCGA和GEO数据库中的数据集分别得到414例和188例膀胱癌基因芯片表达数据,通过构建加权基因共表达网络(WGCNA)及识别肿瘤组织与正常组织间差异表达基因的方法,得到与膀胱癌高度相关的枢纽基因.使用STRING数据库构建蛋白互作网络,筛选出预...     

加权共表达网络分析确定甲状腺乳头状癌淋巴结转移和远处转移相关核心基因

目的:筛选甲状腺乳头状癌(papillary thyroid carcinoma,PTC)淋巴结转移和远处转移相关核心基因.方法:对TCGA数据库中PTC的数据样本进行加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA),筛选出与PTC发生淋巴结...     

基于生物信息学方法分析MFAP2基因在胃癌预后及免疫治疗中的意义

目的：筛选影响胃癌患者预后及治疗的关键基因,分析关键基因微纤维相关蛋白2（MFAP2）在提示胃癌患者预后及免 疫治疗敏感性中的价值。方法：从TCGA数据库下载胃癌患者的癌和癌旁组织的表达谱数据及临床资料。综合加权基因共表达 网络分析（WGCNA）和单因素Cox回归分析筛选与胃癌预后显著相关的基因。使用多个患者队列评估关键基因MFAP2的预后价 值,分析其效能和临床病理指标的相关性。使用多个在线数据库数据及算法分析MFAP2与肿瘤免疫微环境的关联,免疫表型评分 （IPS）联合免疫治疗患者队列分析MFAP2在预测免疫治疗响应性中的价值。采用多数据集验证 MFAP2在胃癌及癌旁组织中 的表达差异。结果：蓝色模块与胃癌患者的生存结局相关性最高（R=0.17,P<0.001）;进一步与预后相关基因取交集,共筛选到20个 关键基因。关键基因MFAP2的高表达提示胃癌的不良预后和病理进展（HR>1,P<0.05）。MFAP2与肿瘤相关成纤维细胞密切相关, 高表达MFAP2的胃癌患者对免疫治疗更不敏感。多数据集验证结果显示,MFAP2 mRNA在胃癌组织中高表达（P<0.05或P<0.01）。 结论：MFAP2的高表达是胃癌预后不良和免疫治疗响应不佳的提示因子,有望作为胃癌的新型治疗靶点和预后标志物。     

基于转录组数据食管癌铜死亡相关基因筛选及预后模型的构建

摘 要： ［目的］ 基于转录组数据筛选食管癌铜死亡相关基因,构建预后模型,并探讨其临床价值。［方法］ 从TCGA和GEO数据库下载食管癌转录组、基因表达和临床数据,对铜死亡相关基因进行鉴定。基于铜死亡相关基因表达量,对TCGA和GEO合并数据进行共识聚类,筛选差异基因,并进行Cox分析和LASSO回归分析,筛选预后基因并构建预后风险模型。基于风险评分及临床因素构建列线图,预测患者的生存率。［结果］ 通过对49个铜死亡相关基因的鉴定,有26个基因在肿瘤组织及正常组织中差异表达。经多因素分析及LASSO回归分析,筛选出6个有预后价值的风险基因（PLEKHA7、GATM、F2RL2、TFF3、DKK1、CLIC3）,并构建了6基因预后模型。基于预后模型的高风险组患者生存率明显低于低风险组,ROC曲线下面积（AUC）为0.916,验证了风险模型具有良好的预测性能。不同风险评分与患者的肿瘤微环境及药物敏感性密切相关。列线图预测了食管癌患者1年、3年和5年的生存概率分别为91.6%、62.4%和56.3%,校准曲线证实其预测的准确性。［结论］ 基于铜死亡相关基因的6基因预后风险模型可以较好地预测食管癌的预后,可能是风险分层、免疫治疗评估和药物敏感性分析有用的生物标志物。     

基于生物信息学筛选的结肠癌细胞焦亡相关基因的分析及预后模型的构建

目的探讨应用生物信息学筛选的结肠癌细胞焦亡相关基因特点, 对基于差异表达的细胞焦亡相关基因构建的结肠癌预后模型予以验证。方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载结肠癌患者RNA测序的基因数据和临床数据。通过检索文献确定52个与细胞焦亡相关基因, 将其与TCGA数据库中获得的结肠癌和正常结肠组织的RNA测序基因数据集进行对比, 获取差异表达的临床样本细胞焦亡基因, 应用STRING网站和R软件分析这些基因蛋白质互作网络。依据TCGA数据库临床样本中细胞焦亡基因的差异表达情况, 将TCGA数据库中结肠癌患者分为焦亡组和未焦亡组, 根据基因表达量, 以P<0.05筛选两组间差异表达明显的基因;基于这些差异表达基因, 采用LASSO Cox回归构建细胞焦亡相关的结肠癌预后模型。按照模型计算的风险评分的中位值将从TCGA数据库中收集的患者分为高风险(≥中位值)和低风险(<中位值)两组, 通过Kaplan-Meier生存函数分析两组总生存, 采用R软件的timeROC程序包分析应用风险评分预测TCGA数据库结肠癌患者生存不同时间的效能。采用多因素Cox回归分析临床病理因素及模型风险评...     

乳腺癌铜死亡相关lncRNA预后风险模型的构建

[目的]基于铜死亡相关lncRNA构建乳腺癌预后风险模型并探索其潜在的生物学意义。[方法]从TCGA数据库下载乳腺癌数据，利用R软件获取铜死亡相关lncRNA。用Cox回归及Lasso回归分析筛选铜死亡预后相关lncRNA，建立预后风险模型。运用Kaplan-Meier分析和ROC曲线对模型进行评估，并将此模型与临床病理特征进行整合，Cox回归分析寻找独立预后因素，建立列线图。对高低风险组之间差异基因进行基因本体（Gene Ontology,GO）和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）富集分析、免疫功能分析，并探讨两组间TMB和突变基因的表达。[结果]单因素Cox回归分析显示19个铜死亡预后相关lncRNA,Lasso回归分析筛选出14个lncRNA，多因素Cox回归分析确定8个lncRNA (AL590434.1、AC105398.1、AL137847.1、AC004982.1、AC107993.1、MECOM-AS1、U73166.1、HECW2-AS1)用于构建预后风险模型。风险评分=（-1.4549...     

基于炎症反应相关基因构建结肠癌预后模型及验证

目的应用生物信息学方法筛选结肠癌预后相关的炎症反应相关差异表达基因, 构建并验证结肠癌预后模型。方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库中检索472例结肠癌患者及41名健康人正常结肠组织的RNA测序和临床数据。从国际癌症基因组联盟(ICGC)数据库中检索结肠癌预后相关基因表达及临床数据。检索时间均为建库至2022年11月。通过基因集富集分析(GSEA)数据库获取200个与炎症反应相关的基因, 将其与TCGA数据库中获得的结肠癌和正常结肠组织的RNA测序基因数据集进行对比, 获得炎症反应相关的差异表达基因。采用Cox比例风险模型分析评估TCGA数据库中与预后相关的差异表达基因, 炎症反应相关的差异表达基因与预后相关的差异表达基因取交集, 获得预后相关的炎症反应相关差异表达基因。通过LASSO Cox回归构建结肠癌预后模型。计算风险评分, 按风险评分的中位值将TCGA数据库结肠癌患者分为低风险(<中位值)和高风险(≥中位值)两组。对两组患者进行主成分分析(PCA), 采用Kaplan-Meier法进行生存分析。基于R软件timeROC程序包分析风险评分预测TCGA数据库结肠癌患者总生存...     

触珠蛋白HP在肾透明细胞癌中的表达及临床意义

目的:研究触珠蛋白HP在肾透明细胞癌中的表达及临床意义,为肾透明细胞癌的医治提供新的生物治疗靶点和理论依据。方法:从美国癌症基因组图谱(TCGA)中下载肾透明细胞癌的相关基因数据,进行筛选后获得目的基因HP。利用免疫组化研究该基因在肾透明细胞癌组织及癌旁组织中的差异化表达,以及与临床数据的相关性,随后利用R软件对TCGA数据库中的病例样本进一步分析予以验证,并分析HP与临床预后的关系。结果:TCGA数据库中总共得到611个样本(其中癌旁组织样本72个,癌组织样本539个),挑选后得到1 925个差异基因。筛选后选择HP为目标基因,免疫组化表明HP在肾透明细胞癌组织中阳性率（66.0%）高于癌旁组织（36.0%）(P=0.005),并且该基因的表达与WHO/ISUP核分级差异有统计学意义（P<0.05）,与性别、年龄及T分期差异无统计学意义（P> 0.05）。对TCGA数据库样本分析发现HP的表达水平与T分期、N分期、性别及TNM分期的差异有统计学意义（P<0.05）,而与年龄、M分期的差异无统计学意义（P> 0.05）,并且HP高表达组的预后较低表达组更差。结论...     

基于TCGA数据库乳头状甲状腺癌miRNA预后风险模型的建立与分析CSCD

目的构建基于微小RNA(miRNA)表达的预测乳头状甲状腺癌(papillary thyroid carcinoma,PTC)患者预后的生存模型。方法从TCGA数据库官方网站上下载PTC miRNA测序数据和患者的临床资料,利用R3.6.0软件中的edgeR包筛选表达失调的miRNA。利用单因素Cox及Lasso回归分析筛选出与患者预后相关的miRNA(P<0.05),进一步使用多因素Cox回归分析建立预后模型的风险评分方程risk score,构建生存预后模型,使用受试者工作特征曲线(ROC)来评价模型的敏感度和特异性。结果与正常甲状腺组织相比,PTC组织中失调表达的miRNA共有75个(|log foldchange|≥2,FDR<0.05),多因素Cox回归分析最终得到基于8个miRNA(hsa-mir-6730、hsa-mir-4709、hsa-mir-196a-2、hsa-mir-146b、hsa-mir-6860、hsa-mir-509-3、hsa-mir-513c、hsa-mir-515-1)的预测患者预后的风险模型。ROC曲线下面积(AUC)分析显示,该模型具有较好的敏感度和特异性(AUC>0.8)。结论成功构建了基于miRNA表达的风险预测模型,该模型可有效预测PTC患者的预后。     

肺腺癌CASZ1表达临床意义GEO及TCGA数据库资料分析

目的 CASZ1在多种肿瘤中异常表达,并参与肿瘤的发生发展,但其在肺腺癌中的表达及临床意义罕见报道。本研究旨在探讨CASZ1表达水平与肺腺癌临床病理特征和预后的关系。方法通过基因表达谱动态分析(Gene Expression Profiling Interactive Analysis,GEPIA)数据库探讨CASZ1在33种肿瘤中的表达情况。通过基因表达综合(Gene Expressi on Omnibus,GEO)数据库及癌症和肿瘤基因图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库获得CASZ1在肺腺癌中的表达数据及相关病理参数,分析CASZ1表达水平与肺腺癌患者临床病理特征和总生存期(overall survival,OS)的关系,并通过免疫组化验证CASZ1蛋白在肺腺癌中的表达。通过TCGA数据库获得CASZ1在肺腺癌中的甲基化水平,分析肺腺癌中CASZ1表达失调的可能机制。采用基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)预测CASZ1相关的基因通路。结果 GEPIA数据库分析结果显示,与正常组织相比,在11种肿瘤中CASZ1表达水平下调,在2种肿瘤中表达上调。在TCGA及GSE43458、GSE118370和GSE10072既往吸烟、吸烟及从未吸烟数据集中,CASZ1表达水平在肺腺癌组织中均下调,差异有统计学意义,均P<0.001。免疫组化结果提示,CASZ1蛋白在肺腺癌组织中表达也下调,t=5.969,P<0.001。TCGA及GSE68465数据集结果提示,CASZ1基因低表达组预后差于高表达组(χ^2=6.923,P=0.009;χ^2=11.175,P=0.001)。在肺腺癌组织中,CASZ1表达水平与6个甲基化位点(cg01551133、cg08885197、cg20288000、cg14170597、cg22728186和cg20329303)关联(P<0.001),其中cg01551133、cg14170597和cg22728186高甲基化组生存期短于低甲基化水平组(χ^2=11.290,P=0.001;χ^2=12.901,P<0.001;χ^2=7.083,P=0.008)。GSEA结果提示,CASZ1低表达样本富集在G2M检查点(P<0.001,FDR<0.001)、E2F信号通路(P<0.001,FDR<0.001)等基因集。结论肺腺癌中CASZ1表达水平下调,其甲基化水平升高可能是CASZ1失调的潜在机制,CASZ1低表达提示肺腺癌患者的预后差,可作为肺腺癌患者治疗的潜在靶点。     

丝氨酸转运蛋白SFXN1在非小细胞肺癌中的表达及临床意义

目的 分析丝氨酸转运蛋白SFXN1在非小细胞肺癌中的表达,阐明其与肺癌患者分期和预后之间的关系。方法 通过TCGA、Oncomine、HPA、UALCAN及Kaplan-Meier Plotter（KM）数据库中肺癌公共数据集,分析丝氨酸转运蛋白SFXN1的表达量与肺癌分期和预后的关系。运用基因富集分析（GSEA）方法,探索SFXN1调控肺癌发生发展的可能分子机制。 结果 TCGA数据集分析显示丝氨酸转运蛋白SFXN1在非小细胞肺癌组织中的表达水平显著高于正常组织;Oncomine基因芯片数据集分析结果表明,肺腺癌组织SFXN1表达量明显高于正常肺组织,表达倍数分别为2.664（P<0.001）、2.156（P<0.001）、1.708（P<0.001）、1.956（P<0.001）、1.563（P<0.001）及1.653（P<0.001）。SFXN1蛋白在肺腺癌和肺鳞癌组织中均有中度以上的表达,而正常肺组织几乎不表达。TCGA及UALCAN数据集分析结果显示：分期越晚的肺腺癌组织SFXN1基因表达量越高;KM分析表明其表达量与肺腺癌患者预后相关（中位生存期,低表达组 vs 高表达组： 59.27个月 vs 41.93个月,P=0.0019）。GSEA结果显示肺腺癌SFXN1高表达样本富集了E2F 转录因子、MYC信号通路、G2M检查点、MTORC1复合物、糖酵解、DNA损伤修复和乏氧相关的基因集。结论 SFXN1在非小细胞肺癌组织中表达上调,且其高表达与肺腺癌患者不良预后相关,或可成为非小细胞肺癌的潜在分子标志及治疗靶点。     

肾透明细胞癌中miRNA-224-5p靶向NEDD4L调控轴的识别与研究

目的基于生物信息学方法筛选肾透明细胞癌关键基因, 识别可能的微RNA(miRNA)-mRNA作用轴, 探讨相关基因在肾透明细胞癌组织和细胞中的表达。方法选取基因表达综合(GEO)数据库基因表达谱GSE40435、GSE71302数据集, 肾透明细胞癌TCGA-KIRC数据集来自癌症基因组图谱(TCGA)数据库。采用R软件筛选差异表达的mRNA和miRNA, 并对mRNA进行功能富集分析。采用STRING数据库和Cytoscape软件进行蛋白质互作分析。采用Oncomir数据库筛选预后相关的差异表达miRNA。采用TargetScan和miRDB靶基因预测工具筛选miRNA可能调控的靶基因。收集2021年6月至12月山西医科大学第一医院收治的34例肾透明细胞癌患者的组织样本及临床资料, 并选择正常肾细胞株293T和肾透明细胞癌细胞株786O。采用实时荧光定量聚合酶链反应检测基因的相对表达量;蛋白质印迹法、免疫组织化学染色法检测目的蛋白的表达水平;双荧光素酶报告基因实验验证基因间的靶向关系。结果差异分析筛选得到1 351个差异表达mRNA和50个差异表达miRNA。功能富集分析提示肾透明细...     

基于NR3C2相关免疫调节基因的乳腺癌预后模型构建与验证

目的通过生物信息学方法分析NR3C2基因在乳腺癌中的免疫作用并构建预后模型。 方法(1)分别以癌症基因组图谱(TCGA)数据库中的乳腺癌队列和基因综合表达(GEO)数据库中的GSE42568队列作为训练集(113例癌旁样本和1 019例乳腺癌样本)和测试集(17例癌旁样本和104例乳腺癌样本),比较上述2个队列中NR3C2在癌旁样本和乳腺癌样本中的mRNA表达;通过TCGA队列、Kaplan-Meier plotter队列(4 929例乳腺癌样本)分析NR3C2表达对无复发生存期(RFS)的影响。(2)利用基因集富集分析(GSEA)探讨NR3C2潜在的生物学功能,通过单样本基因集富集分析(ssGSEA)定量评估24种免疫细胞,以皮尔森系数计算NR3C2和24种免疫细胞及70个免疫调节基因的相关性。(3)通过多元逐步Cox回归的方法在TCGA队列中构建NR3C2相关免疫调节基因的预后模型,按照中位风险值将TCGA队列分为高、低风险组,比较2组的无复发生存率,采用受试者操作特征曲线(ROC)计算模型的敏感度和特异度,并在GSE42568队列中进行验证;结合其他临床参数,通过多因素Cox回归分析该模型的独立预后性能。(4)在TCGA队列中,基于临床分期和风险值构建列线图,利用校准曲线对其准确性进行评价,通过时间相关曲线下面积(tAUC)比较不同指标预测的准确度。(5)为了验证NR3C2基因在mRNA和蛋白水平上的表达是否一致,本研究另外收集了2021年9月于陆军特色医学中心乳腺甲状腺外科进行手术切除的3例乳腺癌患者的临床组织样本,通过Western blot实验检测其癌旁组织和癌组织中NR3C2的蛋白表达量。 结果(1)TCGA样本分析结果显示：与癌旁组织相比,NR3C2的mRNA表达量在乳腺癌组织中显著下降(2.59±0.43比0.98±0.62,t＝35.990,P<0.001)。在GSE42568队列中,乳腺癌组织中NR3C2的mRNA表达量比癌旁组织显著下降(5.35±1.47比3.32±1.12,t＝7.096,P<0.001)。生存分析结果显示：在TCGA队列、Kaplan-Meier plotter队列中,NR3C2表达和乳腺癌患者的RFS呈正相关(HR＝0.667、0.725,95%CI：0.458~0.972、0.653~0.804,P均<0.050)。(2)GSEA结果提示：NR3C2主要参与JAK-STAT和TGF-β等免疫相关信号通路。相关性分析发现：NR3C2的mRNA表达和19种免疫细胞的浸润程度及43个免疫调节基因的表达均显著相关(P均<0.050)。(3)将上述43个NR3C2相关的免疫调节基因纳入Cox回归分析,构建了13个免疫调节基因组成的预后模型,风险截断值为0.988。生存分析提示在TCGA队列及GSE42568队列中,高风险组的RFS明显低于低风险组(HR＝2.682、2.389,95%CI：1.839~3.910、1.343~4.248,P均<0.010);AUC为0.758、0.618(95%CI：0.662~0.857、0.545~0.758,敏感度：0.833、0.538,特异度：0.614、0.714,P均<0.010)。多因素Cox回归分析发现该模型的风险值可作为乳腺癌独立的预后因子(HR＝1.259、1.163,95%CI：1.187~1.336、1.068~1.266,P均<0.001)。(4)基于临床分期和风险值构建的列线图可以预测乳腺癌患者3年、5年和8年的RFS,校准曲线提示其具有较好的预测准确性,tAUC提示其优于临床分期和预后模型。(5)Western blot实验结果显示：NR3C2的蛋白表达量在乳腺癌组织中显著降低。 结论NR3C2是乳腺癌患者潜在的免疫治疗靶点和预后生物标志物。