基于TCGA 数据库的肺腺癌自噬基因预后模型的建立与应用

摘要 ：目的 利用 TCGA 数据库建立预测肺腺癌预后的自噬相关基因预后模型。 方法 通过 R 语言软件筛选出 TCGA 数据库中肺腺癌样本及癌旁样本中差异表达的自噬基因,探讨其潜在功能。R（v 3.6.1）筛选预后相关的自噬基因（ATG）,计算各样本的风险值（RS）并构建预后模型,进一步探讨RS与生存关系。同时验证ATG与对临床信息的相关性。结果 共筛选出 9个表达差异ATG（RAC1、SQSTM1、CD46、NRG3、IKBKB、VMP1、WIPI1、FKBP1B、IKBKB）。Kaplan-Meier 生存分析证实,高RS的LUAD患者总体生存率明显缩短 （p<0.05）。Cox 回归分析显示RS是肺腺癌患者独立预后因素（p<0.05）。结论 RS可用于预测肺腺癌细胞癌患者的预后,有利于进一步指导临床治疗。     

基于生物信息学方法识别肺腺癌预后相关基因

目的利用生物信息学方法筛查肺腺癌的差异基因,分析其在肺腺癌的发生发展过程中可能参与的信号传导通路,寻找肺腺癌的关键基因并评估其对肺腺癌预后的意义。方法从GEO数据库中获取肺腺癌基因表达芯片数据集GSE10072、GSE32863、GSE43458和GSE116959,将四组数据集整合后获得肺腺癌的差异表达基因,采用STRING数据库对差异表达基因构建肺腺癌蛋白-蛋白互相作用网络,通过在线网站DAVID对差异基因进行GO富集分析和KEGG通路分析,用Cytohubba筛选关键基因,并利用GEPIA分析关键基因与预后的相关性。结果初步筛查得到214个差异基因,包括42个上调基因和172个下调基因,最后筛选得到6个关键基因。生存分析显示PECAM1、SPP1和KIAA0101的表达对肺腺癌的预后有显著影响(P<0.05),Diseasemeth分析显示SPP1、KIAA0101、COL3A1、GNG11和FOS基因在肺腺癌组织中的甲基化水平异常(P<0.05)。结论这6个基因可能参与了肺腺癌的发生发展,对肺腺癌的诊断、靶点治疗和预后提供一定参考。     

基于TCGA数据库的肝细胞癌自噬相关基因预后风险模型的建立

目的 基于自噬相关基因(ATGs)构建肝细胞癌病人预后风险模型.方法 TCGA数据库下载374例肝细胞癌及50例正常肝组织的转录组数据和临床信息,首先筛选出差异表达基因(DEGs),然后从中筛选出差异表达的ATGs(DEATGs),最终利用单因素Cox回归分析、LASSO回归分析以及多因素Cox回归分析构建预后风险模型...     

构建基于自噬相关lncRNAs皮肤黑色素瘤预后模型

目的：构建预测皮肤黑色素瘤（SKCM)预后的自噬相关长链非编码RNA(lncRNAs)风险模型,寻找与SKCM预后相关的新的生物学标志物。方法：从癌症基因组图谱(TCGA)数据库中获得SKCM的lncRNAs的表达谱,以构建自噬基因与lncRNAs共表达网络。Lasso回归和多因素Cox回归寻找与自噬相关lncRNAs。根据自噬相关lncRNAs建立风险评分,并使用Cox回归检验其是否为独立的预后因素。利用GO和KEGG分析自噬相关lncRNAs的功能富集。结果：SKCM中鉴定出有11个自噬相关lncRNAs,其中7个（USP30-AS1、HCP5、WAC-AS1、EBLN3P、AL162171.1、LINC00339、THCAT158）是保护性因素,4个（LINC00518、AC009570.1、AC009495.2、LINC00665）是危险因素。根据风险评分Kaplan-Meier生存分析发现,高风险组SKCM预后明显差于低风险组,差异有统计学意义（P<0.001）。Cox回归提示风险评分（HR=1.333,95%CI:1.214～1.465,P<0.001）是影响S...     

基于自噬相关基因的肝细胞癌患者预后预测模型

目的:通过自噬相关基因表达水平来构建一个肝细胞癌患者预后预测模型并进行验证.方法:从TCGA及ICGC数据库下载肝细胞癌患者基因表达数据及相应临床数据.在TCGA组中通过单因素Cox分析找到肿瘤组织与正常组织间差异表达的自噬相关基因,再筛选出与患者总体生存期显著相关的差异表达基因作为候选建模基因,通过Lasso回归分析...     

基于TCGA数据库挖掘肺腺癌预后相关的甲基化位点和基因

目的:通过对TCGA(The Cancer Genome Atlas)数据库的数据挖掘,扫描全基因组范围内的肺腺癌预后相关的甲基化位点?方法:采用2016年4月从TCGA网站下载的肺腺癌预后数据及基于Illumina Methylation 450芯片的全基因组甲基化数据,经过数据连接,纳入同时有临床预后信息和甲基化数据的肺腺癌患者232例?采用Cox比例风险模型分析各位点甲基化水平对肺腺癌总生存率的影响,并评估其与对应基因mRNA表达的相关性,进一步评估mRNA表达对肺腺癌预后的影响?结果:纳入的232例肺腺癌患者的平均年龄为(64.823 ± 9.300)岁,平均生存时间为(20.217 ± 17.067)个月?本研究发现肺腺癌预后相关最显著的甲基化位点为位于基因EHBP1区域的cg03955927(P=1.98×10-7),对应的HR值及95%可信区间为0.605(0.501~0.731)?筛选的肺腺癌预后关联性最强的前20个甲基化位点中,17个位点的高甲基化水平为肺腺癌预后的保护因素,其他3个为危险因素?5个甲基化位点的甲基化水平与对应基因的mRNA表达相关,其中cg12013757对应的KRI1基因的mRNA表达与肺腺癌的预后有关(HR:1.316,95%CI:1.109~1.561,P=0.001 6)?结论:本研究通过对TCGA数据库的挖掘,初步发现KRI1基因的甲基化位点的甲基化水平对肺腺癌的预后有影响,可以作为为肺癌预后的生物标志物进一步研究?     

基于TCGA数据库构建肾透明细胞癌自噬相关基因风险预测模型

目的 基于TCGA数据库中差异表达自噬相关基因(DEARGs)构建肾透明细胞癌(ccRCC)预后预测模型.方法 从TCGA数据库中下载537例ccRCC及96例正常组织RNA测序数据,提取自噬相关基因(ARGs)表达谱.通过对比癌和正常组织,获取差异表达基因列表,将其中489例有配对临床信息的ccRCC样本通过随机抽样的方法按照7:3的比例拆分为训练组(n=344)与验证组(n=145),在训练组中利用单因素和多因素Cox回归分析构建预后预测模型,并在验证组中对模型进行验证评估.结果 分析筛选出36个DEARGs,运用单因素和多因素Cox回归分析筛选得8个DEARGs(CX3CL1、PRKCQ、RAB、VMP1、IFNG、EIF4EBP1、ATG16L2和BID)及其风险系数(coefficient,COEF),并计算每位患者的风险评分(RS),以中位风险评分(RS)为截断值,将训练组和验证组的患者分为低风险组和高风险组.Kaplan-Meier法和Log-Rank法分析显示,RS高的患者总体生存率差于评分低的患者(P<0.05).研究在验证组得到一致性的结果(P<0.05).此外,多因素回归分析揭示该预测模型是ccRCC患者预后预测的独立风险因子(P<0.05).结论 自噬相关差异表达基因是ccRCC患者潜在的诊断和预后评估标志物,可为患者术后个体化治疗提供理论支持.     

基于多组学数据构建肺腺癌预后相关风险预测模型

目的：通过整合肺腺癌（lung adenocarcinoma,LUAD）临床信息组、基因组和转录组的多组学信息,构建预后相关风险预测模型,为肺腺癌患者的预后风险预测提供依据。方法：通过肿瘤基因图谱（the cancer genome atlas,TCGA）网站下载522例肺腺癌患者数据,完成肺腺癌患者多组学数据库构建。对经过质量控制的数据库,采用Cox比例风险模型评价多组学数据对LUAD预后的影响,构建基于临床信息、基因分型和基因表达多组学信息的预后风险预测模型,并使用受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线和曲线下面积（area under curve,AUC）评估预后模型风险识别的能力。结果：共386例肺腺癌患者纳入多组学数据库,分别筛选出1个临床信息组、5个基因组单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphisms,SNP）和4个转录组mRNA预后相关特征因素与肺腺癌的预后相关。与肺腺癌低风险组相比,高风险组患者较低风险组的预后更差（HR=3.67,95%CI=2.46~5.49,P=1.96×10-10）,联合基因组、转录组与临床信息构建多组学预后指数后,其ROC曲线下面积为0.694（95%CI=0.633~0.754）。结论：采用联合临床信息组、基因组和转录组特征的多组学信息构建的预后风险预测指数可有效区分肺腺癌患者预后好坏,其研究结果将为肺腺癌患者的精准治疗提供有效支撑。     

与胰腺癌免疫预后相关的自噬相关基因预测

目的 通过表征自噬相关基因(ARGs)在胰腺癌(PAAD)中的表达模式和预后,寻找与胰腺癌免疫治疗预后不良相关的候选基因.方法 从人类自噬数据库(HADb)和基因集富集分析(GSEA)网站获得566个自噬相关基因,通过GEPIA、Kaplan-Meier Plotter和cBioPortal数据库检测胰腺癌患者中ARG...     

基于生物信息学分析构建肺腺癌蛋白质预后模型

目的: 通过生物信息学分析构建肺腺癌蛋白质预后模型。方法: 从癌症蛋白质组图谱和肿瘤基因组图谱数据库分别获取肺腺癌的蛋白质数据和相应的临床数据,通过单因素 Cox 回归分析和逐步回归分析筛选与肺腺癌预后相关的蛋白质,建立预后风险模型;使用多因素 Cox 回归对其进行预后风险评分分析,计算曲线下面积(AUC)评价模型的稳健性和准确性。结果: 筛选出3个与生存显著相关的蛋白质用于预后模型的构建;预后模型风险评分与预后显著相关(P＜0.001),可作为评估患者预后的独立风险因子;预后模型AUC=0.710,说明模型具有稳定的特异性和灵敏度。结论: 该预后模型能准确预测肺腺癌患者的总体生存率,有助于临床早期识别预后不良的肺腺癌患者并对其进行早期干预治疗,对提高肺腺癌的生存率具有重要意义。此外,筛选出3个促进肺腺癌进展的风险蛋白有望成为肺腺癌治疗的新靶点。     

自噬相关基因同膀胱癌预后的关系研究

目的 分析自噬相关基因在膀胱癌中表达模式并基于自噬相关基因构建膀胱癌预后模型。方法 基于癌症基因组图谱数据库中膀胱癌患者基因表达谱数据和临床相关信息,分析自噬相关基因在膀胱癌中的表达模式;利用单因素、多因素Cox回归模型,筛选同膀胱癌预后相关的自噬相关差异表达基因,建立预后风险模型;利用不同来源的数据集（GSE48075）评估建立的预后风险模型。结果 共筛选出38个膀胱癌组织中差异表达的自噬相关基因,MYC、SPHK1、NAMPT、 P4HB、 SPNS1、 DIRAS3、 TP63、 APOL1、 ITGA3等自噬相关基因表达同膀胱癌预后相关,利用MYC、SPHK1、NAMPT等自噬相关基因成功构建了膀胱癌预后风险模型,风险模型验证结果表明该模型对膀胱癌预后有较好的预测效果,表现为预后模型低风险组预后良好,高风险组预后较差。结论 膀胱癌风险预后模型可较好地预测膀胱癌患者生存情况。     

肺腺癌预后相关坏死性凋亡基因标志物的构建及验证

目的 构建肺腺癌(LUAD)预后相关坏死性凋亡基因标志物并对其进行评估。方法 KEGG数据库筛选坏死性凋亡相关基因(NRGs);TCGA和GEO数据库中分别下载LUAD样本和正常样本的RNA测序及其相应临床数据,并以TCGA数据集作为训练队列,以GEO数据集作为验证队列,对筛选的NRGs进行差异和功能富集分析;单因素Cox及Lasso Cox回归分析构建NRGs的LUAD预后标志物;采用Kaplan-Meier生存分析、timeROC分析、多因素Cox回归分析和临床列线图评估该预后标志物;以GEO数据集(GSE31210)外部验证该预后标志物。结果 筛选获得159个NRGs;在训练队列中鉴定出26个差异表达的NRGs(DENRGs);富集分析发现DENRGs主要参与坏死性凋亡和NOD样受体等信号通路;构建由6个NRGs(PLA2G4F、IL33、TLR4、RNF103.CHMP3、ALOX15、IL1A)组成的预后标志物;生存分析显示高风险组总体生存率(OS)明显低于低风险组(log-rank P<0.001);该预后标志物预测1年、3年和5年OS的AUC分别为0.672、0.631和0.624,且与LUAD患者OS显著相关(HR:2.30,95%CI:1.30～4.00,P<0.01);建立的列线图能较好地预测LUAD患者的生存;验证队列的分析结果与训练队列一致。结论 成功构建一种新的NRGs预后标志物,其可用于预测LUAD患者的预后,且该预后标志物的预测能力良好。     

基于生物信息学分析SGOL1在肺腺癌中的表达及预后价值

目的 通过生物信息学方法分析Shugoshin-1（SGOL1）在肺腺癌中的表达及预后价值。方法 从癌症基因组图谱数据库中下载肺腺癌组织和正常组织的表达谱数据和临床资料,并对SGOL1进行表达差异分析和临床相关性分析。使用R包“pROC”绘制受试者操作特征曲线（receiver operator characteristic curve,ROC曲线）评估SGOL1表达对肺腺癌患者临床诊断预测的准确性;利用R包“survival”“survminer”和单因素及多因素Cox回归分析评估SGOL1表达对肺腺癌患者预后的影响;通过检索肿瘤免疫单细胞中心和TIMER2.0数据库,分析肺腺癌中SGOL1的表达分布及与免疫细胞浸润的关系;利用LinkedOmics数据库对SGOL1及其共表达进行功能富集分析;利用交互作用基因/蛋白质检索工具构建SGOL1的蛋白质–蛋白质相互作用网络。结果 与正常组织比较,肿瘤组织的SGOL1表达量显著上调（P<0.001）;与癌旁组织比较,肿瘤组织的SGOL1表达量显著上调（P<0.001）。在肺腺癌的不同临床病理分期中,与Ⅰ期比较,Ⅱ期、Ⅲ期、Ⅳ期的SGOL1显著高表达（P<0.05）。ROC曲线显示,SGOL1对肺腺癌患者具有良好的诊断效能,曲线下面积为0.959（95%CI：0.942~0.975）。SGOL1高表达组患者的总生存期、疾病特异生存期、无病生存期和无瘤间期均较SGOL1低表达组显著缩短（P<0.05）。单因素及多因素Cox回归分析结果表明,临床分期（HR=1.629,P<0.001）和SGOL1表达水平（HR=1.447,P=0.002）与肺腺癌患者的预后较差相关,可作为肺腺癌患者预后的独立危险因素。SGOL1表达水平与B细胞、CD4+T细胞和树突状细胞的浸润水平呈显著负相关（P<0.05）,与巨噬细胞、CD8+T细胞和中性粒细胞的浸润水平呈显著正相关（P<0.05）。富集分析显示,SGOL1可能在有丝分裂、细胞周期、p53信号通路和氨基酸代谢等途径中发挥作用。蛋白质-蛋白质相互作用网络分析提示SGOL1与CBX1、PPP2CA、PPP2R5C、CDCA8、ESPL1、PPP2R1A、BUB1、PPP2R5A、SGO2、CDC20等多个分子关系密切。结论 SGOL1在肺腺癌组织中高表达,且与肺腺癌患者的预后较差相关。SGOL1可作为预测肺腺癌患者预后的生物标志物之一。     

基于HER-2相关基因构建风险模型用于膀胱癌生存预后评估

目的：探讨HER-2相关基因(the human epidermal growth factor receptor-2-related genes, HRGs)与膀胱癌生存预后的相关性,并基于HRGs构建一种膀胱癌患者生存预后的预测模型。方法：从癌症基因组图谱(the cancer genome atlas, TCGA)中下载膀胱肿瘤组织mRNA测序数据和临床数据,通过与分子签名数据库(the molecular signatures database, MSigDB)中HER-2相关的基因联合分析鉴定膀胱癌中的HRGs。利用单因素和多因素Cox回归分析进一步明确与膀胱癌生存相关的HRGs(P<0.05),并构建HRGs风险模型(HRGs risk score model, HRSM),根据风险评分取中位数将膀胱癌患者分成高风险组和低风险组。利用R语言对高风险和低风险组的患者进行生存分析,并对HRGs与临床特征的相关性进行分析。利用多因素Cox回归分析,验证影响膀胱癌患者预后的独立因素。计算HRSM的受试者工作特征曲线(receiver operating characteris...     

基于生物信息学分析WNT7B基因在肺腺癌中的表达及其临床意义

目的:基于生物信息学分析WNT7B基因在肺腺癌(LUAD)中的表达及其临床意义。方法:应用生物信息学方法评价WNT7B在LUAD中的诊断和预后预测价值。通过TCGA、GEO数据库研究WNT7B基因在肺癌中表达情况,并分析WNT7B基因在肺癌和非癌组织中表达差异及其表达与生存率、免疫细胞浸润之间的关系。应用STRING数据库筛选共表达基因并构建调控网络,将共表达基因进行基因本体论(GO)以及京东基因和基因组(KEGG)富集分析,同时应用cBioportal探究WNT7B基因突变对肺癌患者生存期的影响。结果:与正常肺组织相比,LUAD组织中WNT7B基因表达水平明显升高(P<0.01),WNT7B基因作为标志物的灵敏度为0.628。K-M生存分析显示,高表达WNT7B组预后较差(P<0.05)。GSEA揭示了5条与WNT7B基因相关的信号通路,WNT7B基因突变的LUAD患者总生存期(P=0.035 8)的预后预测作用不佳。此外,还发现WNT7B基因表达与免疫显著相关。结论:WNT7B基因有望成为LUAD诊断、预后评估和治疗的新靶点,但仍须进一步开展临床相关研究。     

乏氧诱导的自噬与肺腺癌放射抵抗的相关性研究

目的 研究乏氧诱导的自噬与肺腺癌放射抵抗之间的相关性.方法 肺腺癌A549细胞行常氧和乏氧培养.构建靶向抑制乏氧诱导因子-1α(HIF-1α)的shRNA表达质粒,转染乏氧A549细胞,筛选稳定表达的克隆细胞.克隆形成实验检测细胞放射敏感性.Western blot法检测各处理组细胞HIF-1α、beclin1蛋白的表达.结果 乏氧细胞存活分数(SF2)为0.62,常氧细胞为0.43,提示乏氧A549细胞放射敏感性降低.常氧下A549细胞HIF-1α和beclin1蛋白低表达,乏氧12、24、48 h时间点HIF-1α和beclin1蛋白表达明显增加,差异均有统计学意义(P＜0.05).相应时间点HIF-1α与beclin1的表达呈正相关(r＝0.75,P＜0.05).A549/HIF-1α-shRNA的SF2为0.45,放射增益比(SER)为0.72,明显低于阴性对照组,说明抑制HIF-1α表达明显提高乏氧A549细胞放射敏感性.乏氧条件下HIF-1α的表达被抑制后 beclin1 蛋白的表达明显降低(24 h:t=5.69,P=0.01;48 h:t=5.13,P=0.01).结论 乏氧诱导的自噬参与肺腺癌的放射抵抗.     

基于GEO和TCGA数据库对肺腺癌差异表达基因的生物信息学分析

目的：采用生物信息学方法筛选影响肺腺癌（LUAD）的关键基因,分析其生物学功能及其对LUAD预后的影响。方法：于高通量基因表达（GEO）数据库下载GSE118370和GSE136043芯片数据,癌症基因组图谱（TCGA）数据库筛选LUAD相关数据。采用R软件分析共同表达的差异表达基因（DEGs）。采用clusterProfile R包对DEGs进行基因本体（GO）功能富集分析,DAVID数据库进行京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析,STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络。采用Cytoscape筛选连接度排名前10位的关键基因,GEPIA数据库和人类蛋白质图谱（HPA）数据库分析正常肺组织和LUAD组织中关键基因mRNA和蛋白表达情况及不同分期LUAD组织中关键基因表达情况。关键基因免疫浸润分析和生存分析获取关键基因表达与患者生存期的相关关系。结果：共筛选DEGs 428个。GO分析,LUAD的DEGs在主要富集于上皮-间质转化（EMT）等生物过程（BP）方面、细胞基部等细胞组分（CC）方面和细胞外基质（ECM）结构形成等分子功能（MF）方面。KEGG分析,...     

基于数据库LKB1突变肺腺癌DNA异常甲基化位点构建的预后风险模型

目的 构建DNA甲基化相关的肝激酶B1(LKB1)突变肺腺癌预后风险模型。方法 下载并分析癌症基因组图谱(TCGA)数据库中RNA和甲基化测序数据。筛选甲基化调控显著影响预后的差异表达基因,构建预后风险模型,将LKB1突变肺腺癌患者分为高风险组和低风险组,并进行相关功能学分析。结果 筛选出3个低甲基化高表达的预后相关基因并构建LKB1突变肺腺癌的预后风险模型。多因素COX回归分析表明,Risk score可作为独立预测因子(HR>2,P<0.001)。受试者工作特征曲线证实,Risk score比其他临床病理特征有更好的生存预测能力。功能分析表明,高风险LKB1突变肺腺癌患者促癌通路激活、免疫细胞浸润程度明显高于低风险患者。结论 在LKB1突变肺腺癌中发掘了3个因异常甲基化而表达失调的分子标记物,据此构建的预后风险模型可以准确筛选LKB1突变肺腺癌患者中的高风险人群,提供生存预测,为LKB1突变肺腺癌的分子机制研究及临床预后分析提供新思路。     

自噬相关基因对老年女性乳腺癌预后预测的价值

目的:探索自噬相关基因(ARG)对老年女性乳腺癌预后预测的价值.方法:分别从TCGA和HADb数据库中下载得到老年女性乳腺癌504例的病例信息和ARG信息.将病例按7:3的比例分为训练集(n=356)和验证集(n=148).乳腺癌患者总生存期定义为从随机化开始至因任何原因死亡的时间.在训练集中,通过Cox回归分析筛选与...     

跨膜丝氨酸蛋白酶2与肺腺癌和肺鳞癌预后的关系

目的 探讨跨膜丝氨酸蛋白酶2(TMPRSS2)在肺腺癌和肺鳞状细胞癌中的表达及其与预后的关系.方法 使用Oncomine、GEPIA和UALCAN数据库分析TMPRSS2在肺腺癌和肺鳞状细胞癌中的表达水平和启动子的甲基化水平,并使用Kaplan-Meier plotter数据库分析TMPRSS2表达水平对该类患者预后的...