基于生物信息学筛选与宫颈癌免疫相关的分子标志物

目的 基于生物信息学方法筛选与宫颈癌免疫相关的分子标志物。方法 从基因表达汇编(GEO数据库获取24例正常宫颈组织和28例宫颈癌组织数据。从癌症基因组图谱(TCGA)数据库获取306例宫颈癌组织和3例正常宫颈组织数据。通过R软件ESTIMATE算法对数据集进行免疫、基质评分,分析评分与宫颈癌预后的关系。根据免疫评分筛选出差异表达基因(DEGs),并通过韦恩图显示其上调、下调情况,取两数据库所得交集。对关键基因进行GO富集分析、KEGG通路分析和基因集富集分析(GSEA)。构建蛋白质互作(PPI)网络。应用GEPIA2和UALCAN在线网站分析关键基因的表达水平并验证其与患者生存预后的关联性。结果基于TCGA数据库数据分析,高免疫评分组患者的生存情况优于低免疫评分组(log-rank检验：χ²=4.400,P=0.035)。基于TCGA数据库数据,根据免疫评分高低进行筛选,共获得了1 063个DEGs,其中包括640个上调基因和423个下调基因。基于GEO数据库数据共筛选出1 903个DEGs,包括了1 698个上调基因和205个下调基因。取两者交集最终得到7个下调...     

基于TCGA研究细胞坏死相关基因对肝细胞癌患者预后的影响

目的 研究细胞坏死相关基因对肝细胞癌(HCC)患者预后的影响。方法 自癌症基因组图谱TCGA数据库下载HCC患者mRNA水平数据及其对应的临床资料。应用LASSO Cox回归在TCGA文件中构建多坏死相关基因预后模型。结果 在单因素Cox回归分析中,23个细胞坏死相关差异水平基因与预后生存相关(P<0.05);构建一个显著相关的6个细胞坏死相关基因的预后模型,发生高风险组总体生存期显著低于低风险组(P<0.01);多因素Cox回归分析风险评分符合独立的预后因子标准(P<0.O1);对差异水平基因进行富集分析(GO/KEGG)和单样本基因集富集分析(ssGSEA),发现差异基因与免疫通路显著相关(P<0.05)。结论 通过6个细胞坏死相关基因构建的预后模型可以用于预测HCC患者的预后,或许能为HCC患者的临床治疗提供参考。     

基于细胞焦亡相关基因肝细胞癌预后模型的构建

目的研究基于细胞焦亡相关基因(PRGs)的肝细胞癌(HCC)预后模型的构建。方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库中获取HCC患者数据集, 通过应用单变量Cox和最小绝对值选择与收缩算子(LASSO)回归分析构建预后模型。根据中位风险评分, 将TCGA数据集中HCC患者分为高风险组和低风险组。Kaplan-Meier生存分析、受试者操作特征(ROC)曲线、单变量和多变量Cox分析、列线图用于评估预后模型的预测能力。并对两组间差异表达基因进行功能富集分析和免疫浸润分析。最后, 应用基因表达综合数据库中2个HCC数据集(GSE76427和GSE54236)对模型的预后价值进行外部验证。对数据进行单变量和多变量Cox回归分析或Wilcoxon检验。结果从TCGA数据库中获取的HCC患者数据集经过筛选后, 共纳入366例HCC患者。通过单变量Cox回归分析和LASSO回归分析, 建立了一个7个基因(CASP8、GPX4、GSDME、NLRC4、NLRP6、NOD2和SCAF11)相关的HCC预后模型。并根据中位风险评分, 可将366例患者平均分为高风险组和低风险组。Kaplan-Meier生存...     

基于TCGA数据库分析肝细胞癌组织UCK2、PRIM1和DNTM1基因水平对患者预后的影响*

目的 通过分析TCGA数据库肝细胞癌(HCC)组织基因组数据,分析差异基因,寻找影响肝癌患者预后的分子标志物。方法 搜索癌症基因图谱(TCGA)数据库,查找HCC组织差异基因及临床和病理学资料,进行基因筛选和生存分析。根据差异基因水平,以fdr=0.05和lgFC=1为筛选依据,绘制生存曲线,选择基因集“c2.cp.kegg.v6.2.symbols.gmt”行KEGG富集分析。结果 在TCGA-LIHC数据库,收集374例HCC组织和50例癌旁组织所对应的临床和病理学参数;高风险组HCC患者总体生存率显著低于低风险组患者;研究筛选出具有显著水平性基因DNTM1、PRIM1和UCK2,进行GSEA富集分析,GSEA显示了许多显著丰富的信号通路,进一步证明了上述基因与HCC发生及与患者预后的显著性关系,从而揭示了HCC组织DNTM1、PRIM1和UCK2基因水平对生存有显著性影响。结论 通过TCGA数据库筛选和验证,发现HCC患者癌组织UCK2、PRIM1和DNTM1 基因水平显著上调,而CYP2C9基因显著下调,它们可以作为肝癌的分子标志物而指导临床,判断预后。     

银屑病发病关键基因筛选、与免疫细胞浸润关系及有治疗潜力的中药预测

目的 筛选银屑病发病关键基因,分析银屑病发病关键基因与免疫细胞浸润水平之间的关系,并筛选对银屑病有治疗潜力的中药,为研究银屑病的发病原因、发病机制提供参考。方法 在GEO数据库检索银屑病基因芯片,筛选出银屑病差异共表达基因（DEGs）;通过WGCNA包筛选出银屑病相关性最高的基因模块;将获取的银屑病DEG s与银屑病相关性最高的模块取交集,获得银屑病高度相关DEG s,并对其进行GO分析、KEGG分析。采用MCC、DEGREE、EPC和CLOSENESS算法从银屑病高度相关DEG s中筛选出与银屑病相关性更强的DEGs为银屑病发病关键基因。利用CIBERSORT反卷积法、Pearson相关分析银屑病发病关键基因与免疫浸润细胞比例的关系。通过将银屑病发病关键基因映射至COREMINE medical数据库,筛选出对银屑病有治疗潜力的中药。结果 共筛选出348个DEG s。GO富集分析显示DEGs主要富集在对外部生物刺激的反应、线粒体蛋白复合体、内肽酶活性、丝氨酸型肽酶活性等方面;KEGG富集分析显示其主要涉及NF-κB信号通路、Toll样受体信号通路、细胞因子-细胞因子受体的相互作用、P...     

外周血单个核细胞GPSM2水平可能是肝细胞癌预后判断的新型标志物*

目的 通过生物信息学方法,挖掘影响肝细胞癌(HCC)患者生存预后的关键基因,对比在外周血单个核细胞(PBMC)和肿瘤组织中关键基因水平,探索关键基因作为新型标志物判断HCC患者生存预后的价值。方法 检索GEO和TCGA数据库中HCC数据,通过STRING构建蛋白质相互作用(PPI)网络和GEPIA生存验证,在Cytoscape筛选关键基因模块,对差异表达基因(DEGs)进行分析,应用Cox比例风险回归模型进行生存预后分析。结果 在PBMC中分析得到DEGs 225个,其中上调基因105个,下调基因120个;通过关键模块筛选和验证,得到6个关键基因,即GPSM2、PPIL1、POLR2H、CRNKL1、U2SURP和TRA2B,这些基因在肿瘤组织中的高水平与总体生存率显著相关;应用TCGA数据库临床数据行预后分析,结果表明GPSM2高水平与III期HCC总体生存期缩短独立相关(HR=1.556,95%CI:1.153～2.100);最后,通过比对PBMC与肿瘤组织中这6个关键基因的表达水平,发现其中GPSM2、TRA2B和U2SURP在两者中的表达水平趋势相同。结论 GPSM2在HCC肿瘤组织和PBMC中的高水平与III期HCC患者预后独立相关,可能是HCC筛查和判断预后的新型标志物,甚至可成为治疗HCC的靶基因。     

基于多平台数据识别胰腺导管腺癌预后相关肿瘤微环境基因

目的 探索与胰腺导管腺癌(PDAC)相关的肿瘤微环境基因表达模块,识别影响患者预后的生物学标志物和潜在的免疫治疗靶点。方法 筛选收集来自肿瘤基因组图谱(TCGA)数据库的1个包含142例PDAC患者数据集和基因表达综合(GEO)数据库的2个包含168例PDAC患者微阵列数据集(GSE2150、GSE62452)的基因表达谱数据,运用xCell网络工具对PDAC基因表达数据进行细胞类型富集分析。根据细胞富集评分中位数将TCGA的142例患者分为高分、低分2组,通过单因素生存分析确定有预后价值的细胞类型并使用GEO的数据集验证。再根据细胞类型进行基因差异表达分析及单因素生存分析确定与预后相关的差异表达基因(DEGs),并对DEGs进行功能富集分析及蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析。同时使用GEO数据集对TCGA数据集的预后相关DEGs进行验证。最后在TISIDB数据库检索TCGA与GEO数据库的共同DEGs,并分析其与免疫系统的相关性。结果 细胞类型富集评分显示,Th1细胞和角质形成细胞在TCGA和GEO数据集中具有相同的预后价值,其高分组患者的总生存率显著低于低分组,差异均有统计学意义(P值均<0.05)。鉴定出216个预后相关DEGs,对其功能富集结果显示21个生物学过程条目中有9个与免疫过程密切相关,5条京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路中有4条与免疫过程密切相关。通过PPI网络分析,CCR7、CD27、CD5、CXCL13、ZAP70、MS4A1和CCL19被鉴定为可能与PDAC密切相关的中枢基因。通过对GEO数据集的验证,共有15个DEGs在GEO和TCGA数据集中具有相似的预后价值。检索TISIDB数据库上述15个基因结果显示,GIMAP7与PDAC的免疫过程密切相关。结论 鉴定了216个与PDAC预后相关的肿瘤微环境基因及其7个中枢基因,并提供了CCR7、CCL19、CD27、CXCL13和GIMAP7 5个新的PDAC免疫治疗潜在靶点。     

HCC组织CDC20表达及其与发病机制的关系研究

目的 肝细胞癌(HCC)是世界上最常见的肝恶性肿瘤之一。HCC的病因和潜在的分子事件尚不清楚。我们应用综合生物信息学技术识别与HCC相关的关键致病基因细胞分裂周期20(CDC20),并揭示其潜在的分子机制。方法 从Gene Expression Omnibus (GEO)数据库下载GSE36376基因表达谱,共433个样本,其中HCC组织240例,正常肝组织193例,用综合生物信息学方法进行深入分析。应用RStudio中的R软件筛选HCC和正常肝组织差异表达基因(DEG),从STRING数据库中构建DEG的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,应用Metascape在线工具进行富集分析,采用MCODE法对Hub基因进行鉴定。结果 筛选GSE36376数据集得到706个DEG,其中共鉴定出554个下调基因和152个上调基因;从PPI网络中鉴定出DEG关系基因,显著上调基因是UBE2C、CDC20、COL4A1、NUSAP1、HSP90AB1和CDKN3;Metascape富集分析表明,在GO生物过程中,主要集中在小分子分解代谢过程、一元羧酸代谢过程、类固醇代谢过程、辅因子代谢过程、药物分...     

肝细胞癌免疫相关基因与预后:基于TCGA生物信息学分析

目的探讨肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)中免疫相关基因组表达与肿瘤预后的关系,寻找潜在的免疫治疗靶点。方法利用TCGA数据库中HCC转录组测序信息,借助生物信息学方法,寻找在癌组织中异常表达的免疫相关基因,同时筛选与患者总生存期密切相关的免疫基因,Cox回归构建可作为预后评估的风险评分模型并评价其预测能力。此外,利用Cytoscape软件绘制转录调控网络探讨潜在的作用机制。结果在HCC癌与癌旁组织中共发现2 068个基因存在差异表达,其中免疫相关基因有116个,单因素Cox分析显示22个免疫基因与预后相关,多变量Cox分析筛选出其中10个(FABP6、MAPT、BIRC5、CSPG5、FIGNL2、GAL、IL11、IL17D、SPP1、STC2)免疫相关基因作为预后的独立危险因子用于构建风险评分模型。患者风险评分与其临床分期密切相关(P0.001),而与患者年龄、性别、肿瘤细胞分化程度无相关性(P0.05)。此外,通过Pearson相关分析发现,患者风险评分能够在一定程度上反映淋巴细胞、树突状细胞、巨噬细胞、中性粒细胞在肿瘤微环境中的浸润程度。结论 HCC中多个免疫相关基因存在异常表达,且与患者预后密切相关,基于其构建的风险评分模型可有效预测患者预后,为HCC的免疫治疗提供新的潜在治疗靶点。     

肿瘤相关抗原MAGE-D4在肝细胞癌中的表达及其意义

目的 探讨肿瘤相关抗原MAGE-D4在肝细胞癌(HCC)中的表达情况,并分析其临床意义.方法 基于癌症基因组图谱(TCGA)数据库,获取371例HCC组织和50例正常肝组织的转录数据.应用数据挖掘工具UALCAN分析HCC组织中MAGE-D4 mRNA的表达情况,并筛选与其表达相关的基因.应用Kaplan-Meier ...     

胰腺癌生存相关lncRNA的筛选和验证

目的通过生物信息学分析筛选出与胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma,PDAC)患者生存相关的长链非编码RNA(lncRNA),并预测其靶基因及相关信号通路。方法通过肿瘤基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库下载PDAC及癌旁组织的表达谱数据及相应的临床资料,并对这些数据进行生存分析,然后通过共表达分析及基因富集分析找到与差异lncRNA表达相关的mRNA和信号通路。最后通过细胞实验验证AC015660.1、CASC8在PDAC细胞中的表达。结果通过TCGA筛选出4个在PDAC中差异表达的lncRNA,其中AC015660.1和CASC8表达上调,对其进行共表达分析,分别预测出2个靶基因mRNA;对进行单基因GSEA分析,预测出8条CASC8可能的作用通路。细胞实验显示,AC015660.1和CASC8均在PDAC细胞中高表达。结论通过生物信息学分析筛选出与PDAC生存相关的lncRNA,为胰腺癌的预后评估提供了潜在靶点。     

基于RNA-seq分析戊型肝炎病毒感染HepG2细胞后的差异表达基因

目的 研究戊型肝炎病毒(Hepatitis E virus,HEV)感染人肝癌细胞HepG₂前后,HepG₂细胞的相关基因表达变化,为初步探索HEV在宿主细胞内感染机制及致病机理奠定基础。方法 对HEV感染组HepG₂细胞和对照组HepG₂细胞的RNA进行高通量测序(RNA-seq技术),利用生物信息学方法对测序数据进行分析,对感染组和对照组的差异表达基因进行筛选、功能注释和通路富集分析。结果 以基因表达差异倍数在2倍及以上为标准,从感染组与对照组共筛选出差异表达基因132个,其中,感染组相比于对照组,上调表达基因127个,下调表达基因5个。Gene Ontology(GO)功能富集分析注释结果显示,差异表达基因主要富集在病毒防御反应、固有免疫应答、病毒基因组复制的负调控及干扰素应答等过程;主要行使RNA结合、蛋白结合、调节解旋酶活性、NAD+ ADP-核糖基转移酶的活性等分子功能。利用KEGG数据库作为参考,这些基因主要参与甲型流感、单纯疱疹感染、麻疹、C型肝炎、RIG-I样受体信号通路、病毒致癌、乙型肝炎、Toll样受体信号通路、胞质DNA传感通路、趋化因子信号转导通路和细胞凋亡等通路。结论 通过功能及通路筛选,发现DDX58、STAT1、CXCL8、STAT2、TLR3、CXCL10、EIF2AK2、IRF9和IFIH1等基因可能在HEV感染抗病毒免疫过程中发挥重要作用。     

鉴定cAMP通路相关基因与胃癌的预后价值以及与免疫浸润的关系

目的 基于环磷酸腺苷(cAMP)通路基因构建与胃癌预后相关的风险模型,并研究预后特异性和免疫特征。方法选用TCGA数据库下载的胃腺癌和正常组织的转录组以及临床数据,采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)、单因素Cox回归和迭代多因素Cox回归分析构建最佳的cAMP通路相关的胃癌预后模型,并在GEO数据中进行验证。用Kaplan-Meier生存分析、单因素和多因素研究模型的预后特征。采用基因集富集分析(GESA)分析探索高低危人群的差异表达信号通路。用免疫CIBERSORT算法探讨风险评分与肿瘤免疫微环境的关系。利用TIDE评分估计高低风险胃癌患者的免疫治疗反应。结果用WGCNA筛选出51个模块基因,最终构建了最佳的双基因(EDNRA和GNAI1)胃癌预后模型。多因素Cox回归分析表明,预后风险模型可作为一个独立预后因素(HR=2.641,P=6.33×10^-4)。GSEA发现高风险组主要在心肌病、细胞-基质黏附通路中富集,低风险组在DNA复制和氧化磷酸化通路中富集。免疫细胞浸润结果揭示了高危人群与静息记忆CD4+T细胞、单核细胞和静息肥大细胞等多种免疫细胞密切相...     

基于多数据库分析肝细胞癌组织FAM49B基因水平及其临床意义

目的 利用多数据库分析肝细胞癌(HCC)组织FAM49B基因水平及其临床意义。方法 利用Oncomine和GEPIA数据库分析HCC组织与正常肝组织FAM49B基因水平,从TCGA获取临床病例资料,应用SPSS 21.0软件统计分析不同临床和病理学特征的HCC组织FAM49B基因水平的异同。自Kaplan Meier Plotter数据库分析不同FAM49B基因水平的HCC患者预后的异同,自MethHC数据库分析FAM49B启动子区甲基化水平,利用String数据库分析与FAM49B相互作用的蛋白网络,采用基因集富集分析(GSEA)预测FAM49B在HCC发病过程中可能的信号调控通路。结果 对Oncomine和GEPIA数据库分析显示HCC组织FAM49B基因水平显著高于正常肝组织(P均<0.01);不同性别(P=0.001)、有无肝硬化(P=0.003)、不同肿瘤分化程度(P=0.004)的HCC组织FAM49B基因水平显著不同,而不同年龄、肿瘤大小、病理学分期、甲胎蛋白水平和有无脉管侵犯者无显著性差异(P均>0.05);与FAM49B低水平患者比,FAM49B高水平患者总体生存期显著缩短,具有统计学意义(HR=1.8,P=0.0012);与正常肝组织相比,HCC组织FAM49B启动子区甲基化水平显著降低(P＜0.005);与FAM49B相互作用的蛋白有SERPINA1、ISLR和FERMT3;在FAM49B mRNA高水平组织富集到细胞凋亡、细胞周期、调节自噬和P53信号通路等相关基因集(P均<0.05)。结论 FAM49B在HCC组织呈高水平,其基因水平与HCC恶性程度和患者不良预后相关,可能作为癌基因在HCC发生发展过程中发挥作用,有望成为HCC诊断及预后评估的新靶点。     

非小细胞肺癌差异表达基因筛选、生物学功能富集及其与患者预后关系

目的采用生物信息学方法探讨非小细胞肺癌(NSCLC)差异表达基因筛选、生物学功能富集及其与患者预后关系。方法采用生物信息数据挖掘基因表达数据库(GEO),肿瘤生存数据库Kaplan-Meier Plotter和蛋白相互作用(PPI)数据库String中NSCLC差异表达基因。首先在GEO数据库中筛选NSCLC患者癌组织与正常肺组织差异表达基因芯片数据集,下载数据后选取三个数据集中重叠的差异表达基因为研究对象。对筛选出的差异表达基因进行基因本体论(Gene Ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEEG)生物功能及信号通路富集分析,同时应用蛋白-蛋白相互作用数据库(STRING)预测相关基因编码蛋白相互作用网络(PPI)。并对关键基因高低表达与患者预后关系进行分析。结果差异表达数据集GSE19804,GSE101929和GSE33532为研数据。选取了在三个数据集中均存在差异表达的65个基因为进一步分析对象。层次聚类分析显示65个基因在肿瘤组织与正常肺组织呈现明显的聚类。65个异常表达基因生物学过程主要富集于GTP酶活性调节,单细胞-细胞粘附,凋亡过程的负调节,细胞增殖的正调控,正调控血管生成,蛋白质自磷酸化等;细胞学组分为定位于膜的组成部分,质膜,质膜组成,细胞表面,细胞-细胞连接和肌动蛋白细胞骨架等;而分子功能富集于蛋白质结合,受体活性,ras鸟嘌呤核苷酸交换因子ac等。KEEG信号通路分析显示,上述差异表达基因主要富集于ll粘附分子(cams)。PPI主要为血管生成和细胞粘附等功能通路。CDH5,TEK,CALCRL,RXFP1和TNNC1为信号通路关键基因,上述基因高表达患者总生存时间显著低于低表达患者(P0.05)。结论 NSCLC患者存在差异表达基因普,差异表达基因大多参与了肺癌细胞发生、发展及迁移等生物学相关功能。CDH5,TEK,CALCRL,RXFP1和TNNC1为NSCLC信号通路关键基因,并与患者的预后相关。     

基于生物信息学分析非酒精性脂肪肝疾病发展关键基因

目的基于生物信息学技术筛选非酒精性脂肪肝病(NAFLD)进展过程中的关键基因, 并探讨其潜在生物学机制。方法通过整合基因表达公共数据库(GEO)中NAFLD相关测序数据集GSE135251和GSE167523, 分析在单纯性非酒精性脂肪肝(NAFL)与非酒精性脂肪性肝炎(NASH)中差异表达的基因。对筛选得到的差异基因进行基因本体论(GO)功能富集分析, 京都基因与基因组百科全书(KEGG)和Reactome信号通路分析。通过STRING数据库及Cytoscape3.7.2软件寻找关键基因并观察不同纤维化分级和不同活动度评分下关键基因的表达情况。此外, 基于NAFLD小鼠的单细胞RNA-seq数据集, 观察了关键基因在不同细胞簇的表达。结果通过生物信息学方法从两个数据集获得NAFLD的97个共同的差异基因, GO功能富集分析主要表现在细胞外基质组织。信号通路则主要为细胞外基质(ECM)-受体的相互作用。基于蛋白互作网络(PPI network)和Cytoscape软件确定5个关键基因:COL1A1、THBS2、CXCL8、THY1及LOXL1。关键基因的表达情况与纤维化分级及活动度评分...     

基于加权基因共表达网络分析筛选肝细胞癌预后相关生物标志物及潜在治疗药物

目的 筛选肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)预后相关生物标志物,从分子水平探讨HCC可能的发病机制,并预测对HCC具有潜在治疗作用的候选药物。方法 下载TCGA数据库和GEO数据库中HCC的转录组数据及其临床记录信息。分别对其基因表达谱数据进行加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)和差异表达基因分析,选取两个数据集中与疾病正相关性最高的模块基因与差异表达基因取交集作为关键基因。利用GO和KEGG对关键基因进行功能富集分析。利用STRING数据库构建PPI网络,使用Cytoscape软件对关键基因进行相关性分析,筛选核心基因。使用R语言程序包K-M进行生存分析明确核心基因与HCC患者预后关系。利用在线数据库DGIdb、DREMIT联合进行HCC潜在治疗药物的筛选,依据药物靶点匹配数量、优选得分、特异性得分对预测结果进行排序,选择排名靠前的药物作为可能的候选治疗药物。结果 最终共得到64个关键基因,主要富集于细胞周期与分裂、DNA复制和损伤修复、病毒感染、P53信号...     

基于网络铁死亡相关的长非编码RNA预测肝细胞癌患者预后研究*

目的 探讨构建基于铁死亡相关长链非编码RNA(lncRNA)的预后风险模型预测肝细胞癌(HCC)患者预后的价值。方法 自癌症基因组图谱TCGA数据库下载HCC患者RNA测序数据。基于HCC差异水平的铁死亡相关lncRNAs构建预后风险模型。结果 鉴定了5个基于HCC差异水平的铁死亡相关lncRNAs;Kaplan-Meier分析显示,高风险lncRNAs与HCC预后不良相关,预测3 a生存率的ROC曲线下面积(AUC)为0.873;单样本基因集富集分析(ssGSEA)发现低风险组与高风险组细胞溶解活性、MHCI类分子、I型INF反应、II型INF反应存在显著性差异(P<0.05);免疫检查点显示,两组CD44、TNFRSF4和CD276等水平也存在显著性差异(P<0.05)。结论 通过生物信息学方法筛选出5个基于HCC差异水平的铁死亡相关lncRNAs构建的预后风险模型为HCC防治研究奠定了一定的基础。     

肝细胞癌RNA结合蛋白功能和预后价值系统分析

目的 基于癌症基因组图谱(TCGA)数据库,对肝细胞癌(HCC)组织异常表达的RNA结合蛋白(RBPs)进行系统生物信息学分析,筛选预后标志物和潜在的治疗靶点。方法 从TCGA中下载HCC组织RNA测序数据,测定HCC组织和正常组织差异表达的RBPs,进行功能富集分析和相互作用关系的可视化分析。应用单因素和多因素Cox回归分析筛选与预后显著相关的RBPs并构建预后模型。通过生存分析和ROC曲线分析对预后模型的预测性能进行评估,并在验证队列中进行验证。应用人类蛋白质图谱(HPA)在线数据库对预后模型中RBPs水平进行验证。结果 鉴定出82个差异表达的RBPs,其中55个上调,27个下调;进一步功能富集分析和相互作用研究发现主要与mRNA代谢调控、RNA和mRNA分解代谢、高分子甲基化等有关;LIN28B、SMG5、PPARGC1A、LARP1B和ANG5个RBPs被鉴定为与预后相关的基因,被用于构建预后模型;在验证序列中验证了该预后模型的预测能力,经ROC曲线分析显示该预后模型具有较好的敏感性和特异性;独立预后分析显示,风险得分可作为HCC独立的预后因素。结论 本研究通过对HCC差异表达...     

基于TCGA数据库下吸烟史肺鳞癌患者DNA甲基化谱的生物信息学分析

目的 基于癌症基因组图谱(TCGA)数据库探讨吸烟史肺鳞癌患者的DNA甲基化谱特点。方法 从TCGA数据库下载吸烟史肺鳞癌患者(213例)及非吸烟史肺鳞癌患者(178例)的临床数据、甲基化DNA芯片数据，首先分析两组患者总生存(OS)和甲基化基因的差异。然后进行基因本体(GO)功能注释和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析，并建立PPI分析找出关键甲基化基因。最后分析两组关键DNA甲基化水平之间的差异。结果 吸烟患者OS显著低于非吸烟组(P<0.05)。吸烟及非吸烟肺鳞癌患者共筛选出差异甲基化基因共计62个，其中上调48个，下调14个。吸烟与非吸烟肺鳞癌患者甲基化基因情况共有10条显著差异性富集信号通路(P<0.05)。两组患者差异显著富集条目30个，其中10个与生物过程相关，10个与细胞组分相关，10个与分子功能相关。两组患者差异表达的DNA甲基化关键基因别为前梯度基因(AGR)2、极光激酶(AURK)B、叉状头转录因子(FOX)P3和高迁移率蛋白A1基因(HMGA1)。吸烟组AGR2、AURKB及HMGA1甲基化水平显著高于非吸烟组，而FOXP3水平明显低于非吸...