基于TCGA数据初步探查肝内胆管癌预后相关基因

目的 分析tCGA数据库中肝内胆管癌（ICC）高通量测序数据，寻找其预后相关基因，构建风险模型，并研究其在ICC组织中表达及作用通路。方法 下载tCGA数据库中33例ICC组织和8例癌旁组织中的RNA-seq表达矩阵数据和患者临床资料信息，利用edgeR软件包进行基因差异表达分析，通过单因素Cox回归分析筛选出预后相关差异基因，对差异基因绘制生存曲线，筛选出具有临床意义的基因，经多因素Cox回归分析并构建风险模型，通过京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析了解预后相关基因的作用通路。结果 通过edgeR分析后得到6 617个差异基因（筛选标准为|log2 Fold Change|＞1，P＜0.05），其中高表达组4 094个，低表达组2 523个。通过功能富集发现，这些基因主要集中在化学物致癌作用、药物代谢-细胞色素P450系统、细胞色素P450对异生物质的代谢影响以及视黄醇代谢通路。经单因素Cox回归、R软件“survival”包生存曲线分析显示，UCN2、CST1、PROS1、SLC35E4、PEMT五个基因对ICC患者预后存在显著性影响。通过多因素Cox回归分析，CST1、PEMT、PROS1构建的风险模型对ICC患者预后具有判断作用。结论 UCN2、CST1、PROS1、SLC35E4、PEMT基因可能成为ICC预后判断指标，为后续临床试验提供数据支持。     

Mg2+ Transporters in Digestive Cancers

Despite magnesium (Mg²⁺) representing the second most abundant cation in the cell, its role in cellular physiology and pathology is far from being elucidated. Mg²⁺ homeostasis is regulated by Mg²⁺ transporters including Mitochondrial RNA Splicing Protein 2 (MRS2), Transient Receptor Potential Cation Channel Subfamily M, Member 6/7 (TRPM6/7), Magnesium Transporter 1 (MAGT1), Solute Carrier Family 41 Member 1 (SCL41A1), and Cyclin and CBS Domain Divalent Metal Cation Transport Mediator (CNNM) proteins. Recent data show that Mg²⁺ transporters may regulate several cancer cell hallmarks. In this review, we describe the expression of Mg²⁺ transporters in digestive cancers, the most common and deadliest malignancies worldwide. Moreover, Mg²⁺ transporters’ expression, correlation and impact on patient overall and disease-free survival is analyzed using Genotype Tissue Expression (GTEx) and The Cancer Genome Atlas (TCGA) datasets. Finally, we discuss the role of these Mg²⁺ transporters in the regulation of cancer cell fates and oncogenic signaling pathways.     

结肠癌免疫相关 lncRNA 风险预测模型的建立

目的 分析影响结肠癌预后的免疫相关 lncRNA, 并构建预测结肠癌患者预后的相关预测模型。 方法 下载 TCGA 数据库中的结肠癌 lncRNA 表达谱, 数据经 TPM 标准化后分析所有 lncRNA 的差异性表 达, 其中缺失值的补充采用 KNN 法, 通过共表达方法提取并鉴定免疫相关 lncRNA, 然后对差异性表达的 lncRNA 进行 LASSO 回归分析, 再进行单因素和多因素 COX 回归分析。 最后使用 R 4. 0. 2 统计学软件的 ggplot2 包基于 lncRNA 风险评分与基因表达关系, 构建风险因子关联图、 KM 曲线及评价模型预测价值的 ROC 曲线。 结果 经过表达差异性分析发现, 共有 2 258 个 lncRNA 在癌和癌旁组织中差异性表达, 其中上 调的有 1 648 个, 下调的有 610 个。 选取差异表达前 100 位的免疫相关 lncRNA 进行 LASSO 回归分析, 共筛 选出 12 个 lncRNA, 再进行单因素和多因素 COX 回归分析后显示 AC092723. 1、 AC007182. 1 和 AC004947. 1 与预后明显相关, 使用 R 4. 0. 2 统计学软件构建预后风险因子关联图, ROC 曲线显示其预测 1 年、 3 年和 5 年的预测价值均较高, 其 AUC 分别为 0. 79 (95 % CI: 0. 67 ~ 0. 91), 0. 78 (95 % CI: 0. 66 ~ 0. 9), 0. 7 (95 % CI: 0. 51 ~ 0. 9)。 结论 研究使用 TCGA 公共数据库进行生物信息学分析并构建的预后模型显示有 较高的预测价值, 除具有一定的临床意义外, 对未来 lncRNA 相关结肠癌的研究也提供了一定的方向。     

Identification of prognostic genes and construction of a novel gene signature in the skin melanoma based on the tumor microenvironment

Skin melanoma remains a highly prevalent and yet deadly form of cancer, with the exact degree of melanoma-associated mortality being strongly dependent upon the local tumor microenvironment. The exact composition of stromal and immune cells within this microenvironmental region has the potential to profoundly impact melanoma progression and prognosis. As such, the present study was designed with the goal of clarifying the predictive relevance of stromal and immune cell-related genes in melanoma patients through comprehensive bioinformatics analyses. We therefore analyzed melanoma sample gene expression within The Cancer Genome Atlas database and employed the ESTIMATE algorithm as a means of calculating both stromal and immune scores that were in turn used for identifying differentially expressed genes (DEGs). Subsequently, univariate analyses were used to detect DEGs associated with melanoma patient survival, and through additional functional enrichment analyses, we determined that these survival-related DEGs are largely related to inflammatory and immune responses. A prognostic signature comprised of 10 genes (IL15, CCL8, CLIC2, SAMD9L, TLR2, HLA.DQB1, IGHV1–18, RARRES3, GBP4, APOBEC3G) was generated. This 10-gene signature effectively separated melanoma patients into low- and high-risk groups based upon their survival. These low- and high-risk groups also exhibited distinct immune statuses and differing degrees of immune cell infiltration. In conclusion, our results offer novel insights into a number of microenvironment-associated genes that impact survival outcomes in melanoma patients, potentially highlighting these genes as viable therapeutic targets.     

探究PODXL在肾透明细胞癌中的表达及相关意义

目的：研究PODXL在透明细胞肾细胞癌(ccRCC)组织与正常组织中的表达差异,并初步分析PODXL对肾透明细胞癌的临床诊断和患者预后的关系。实验方法：运用癌症基因组图谱(TCGA)数据库收集RNA-Seq数据和临床数据,观察ccRCC患者组织与正常组织中PODXL基因表达量的差异,同时分析PODXL与临床病理学之间的关系及与预后之间的关系。结果：在TCGA数据库中总体526例ccRCC样本的癌和癌旁组织中的PODXL的表达水平分别为6.42±1.42和3.61±1.31,差异有统计学意义(P<0.001)。72例配对的ccRCC和癌旁组织中的PODXL表达水平分别为6.55±1.23和3.53±1.35,有统计学意义(P<0.001)。PODXL的表达在患者性别、肾肿瘤分级、T分期、M分期、临床分期等均有不同差异(P<0.001)。生存分析发现PODXL低表达量组和高表达量组的生存时间分别为(1446.75±956.32)d和(1253.81±939.57)d,差异有统计学意义(Log-rank=14.38,P<0.001)。ROC曲线结果显示,PODXL基因可作为一个灵敏度和特异度较高的ccRCC诊断指标：其中AUC为0.805,敏感性为67.26%,特异性为78.17%。结论：PODXL在ccRCC中高表达与临床病理特征呈正相关,是预后不良因素,有望作为肾透明细胞癌患者的生存预后及诊断的潜在生物学标志。     

基于生物信息学筛选炎症相关结直肠癌基因及其特征分析

目的通过对炎症性肠病差异基因的筛选以及结直肠癌队列生存特征和表达模式的探究,为炎症相关结直肠癌的发生与发展的后续研究提供候选基因。 方法从GEO数据库中选择RNA测序表达谱数据集GSE95473和GSE107597,通过常规转录组表达谱差异分析,筛选出炎症性肠病差异表达基因（DEG）,利用GO数据库获取DEG的功能注释,并利用KEGG数据库进行通路富集分析。同时基于TCGA数据库进一步在结直肠癌数据集中筛选具有预后意义的基因,并评价其在结直肠肿瘤中的表达特征。 结果两个数据集筛选到了共有DEGs 100个,通过主成分分析证实这些基因能够对结直肠癌肿瘤和黏膜区分良好。进一步筛选,获得ALDOB,SPINK4,REG4,IL1B,C2CD4A,CXCL8,NOS2,CXCL3等候选基因。这些基因在结直肠肿瘤中高表达,并且这些基因的高表达往往提示患者预后较好。 结论ALDOB,SPINK4,REG4,IL1B,C2CD4A,CXCL8,NOS2,CXCL3可能在炎症相关结直肠癌的发生发展中发挥重要作用,有待于后续炎癌转化相关功能验证和机制探究。     

PCDH8基因甲基化在诊断甲状腺乳头状癌的价值

为探讨原钙粘蛋白8(PCDH8)基因甲基化与甲状腺乳头状癌(PTC)发病风险的关系,本文利用癌症基因组图谱(TCGA)数据库,筛选PTC中PCDH8基因差异甲基化位点,发现cg22763718、cg20366906、cg14950829、cg18002116的甲基化水平在甲状腺癌组织与癌旁组织之间存在显著差异,采用生存分析曲线分析发现PCDH8基因甲基化水平高的甲状腺癌患者生存时间短(P＜0.05)。另外,收集125例临床样本,经Sanger测序发现PTC组织PCDH8甲基化表达量为69.689%±20.992%,结节性甲状腺肿为69.004%±25.848%,甲状腺腺瘤为65.136%±33.248%,甲基化水平均高于癌旁正常组织(46.206%±31.105%)(P＜0.05)。结果表明,PCDH8基因甲基化可能与PTC发病风险有关。     

基于Oncomine和TCGA数据库分析SLC2A1基因在肺腺癌中的表达意义

目的阐明SLC2A1基因在肺腺癌中的表达及临床意义。方法通过检索Oncomine和TCGA等生物信息数据库中有关SLC2A1的信息,并对所获取的数据资料挖掘并进行二次分析,对SLC2A1在肺腺癌中的作用进行荟萃分析。结果 Oncomine数据库中共收集了448项不同类型SLC2A1的研究结果,关于在肿瘤与对照组织中SLC2A1表达有统计学差异的结果有47项,其中SLC2A1表达增高的有43项,表达降低的有4项。肺腺癌中高表达的研究有8项、低表达的有0项。共有8项研究数据集涉及SLC2A1在肺腺癌组织和正常组织中的表达,包括786例样本。在数据库中综合比较这8项研究成果,发现与对照组相比,SLC2A1在肺腺癌中的表达高于正常组织(P0.05)。另外,免疫组织化学显示SLC2A1在肺腺癌组织中表达较强或中等,而在正常组织中表达较弱或呈阴性。TCGA数据库中挖掘的结果也同样显示高表达SLC2A1的患者总体死亡率较高,低表达SLC2A1的患者预后较好(P0.05)。结论基于公共数据库中肿瘤相关的基因信息,提示SLC2A1的m RNA水平在肺腺癌组织中呈现高表达,并与肺腺癌预后相关,其有望成为肺腺癌药物治疗的重要治疗靶点。