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4.5分+純生信!單細(xì)胞+bulk RNA-seq + WGCNA聯(lián)合分析,外加腫瘤微環(huán)境新切入點(diǎn)“內(nèi)皮

2023-06-15 19:00 作者:生信鳥  | 我要投稿

腫瘤微環(huán)境一直是生信文章的熱門話題,那么,提到腫瘤微環(huán)境你會想到哪些?一張圖告訴你!

(圖片來源:de Visser KE, Joyce JA. The evolving tumor microenvironment: From cancer initiation to metastatic outgrowth. Cancer Cell. 2023 Mar 13;41(3):374-403. )

圖片顯示了癌癥進(jìn)展所有階段的腫瘤微環(huán)境(TME)演變以及關(guān)鍵的代表性細(xì)胞類型。正常組織微環(huán)境可以通過多種免疫細(xì)胞、腫瘤相關(guān)成纖維細(xì)胞(CAF)、細(xì)胞外基質(zhì)(ECM)的抑制作用來抑制腫瘤的生長。但是癌癥的進(jìn)展卻是要影響TME中的細(xì)胞成為腫瘤促進(jìn)劑,導(dǎo)致原發(fā)部位的增殖、侵襲和轉(zhuǎn)移。所以,這些細(xì)胞陸陸續(xù)續(xù)成為了常見生信分析的熱點(diǎn)話題。

然而,癌細(xì)胞的遷移、侵襲和轉(zhuǎn)移離不開血管的作用。內(nèi)皮細(xì)胞作為血管的重要組成成分,主要功能是調(diào)節(jié)血管功能,如通透性、內(nèi)吞作用和血管生成。這么重要的“內(nèi)皮細(xì)胞”卻淪落為生信中的冷門話題!

所以今天布小谷給大家推薦一個新的但卻容易被忽略的切入點(diǎn)——“內(nèi)皮細(xì)胞”!

目前內(nèi)皮細(xì)胞基本上都是在做臨床和基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn),可還有很多小伙伴沒有實(shí)驗(yàn)條件或者急需文章,不怕,這時候就該請出咱們“生信”大佬出手啦!

憑布小谷對熱點(diǎn)的嗅覺,內(nèi)皮細(xì)胞說不定是一員猛將哦~~

利用內(nèi)皮細(xì)胞相關(guān)基因做生信暫時還比較少,那么這波入手內(nèi)皮細(xì)胞生信絕對是個良機(jī)?。∨逗?,真是大大的驚喜,是時候加速卷起來了呀~~所以有想法的朋友可得搞快些~?~

話不多說,快來看看“內(nèi)皮細(xì)胞”是如何玩轉(zhuǎn)腫瘤4.5分+純生信的——利用scRNA-seq數(shù)據(jù)獲得內(nèi)皮細(xì)胞的標(biāo)記基因,結(jié)合bulk RNA-seq數(shù)據(jù)并利用WGCNA分析構(gòu)建了GBM的預(yù)后模型,再加上驗(yàn)證隊(duì)列以及一系列突變、免疫、功能分析等等。經(jīng)典預(yù)后模型構(gòu)建套路,超高性價比,換個疾病快快學(xué)起來!(ps:沒有思路、不知道怎么創(chuàng)新的找布小谷,超多個性化的分析思路供你選擇哦?。?/strong>

l?題目:膠質(zhì)母細(xì)胞瘤中內(nèi)皮細(xì)胞hub基因的表達(dá)——結(jié)合單細(xì)胞RNA測序和bulk RNA測序的GBM患者預(yù)后模型

l?雜志:BMC Cancer.

l?影響因子:IF=4.638

l?發(fā)表時間:2022年12月

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研究背景

多形性膠質(zhì)母細(xì)胞瘤(GBM)是全球最常見的惡性腫瘤之一,其預(yù)后很差,雖然輔助藥物和手術(shù)治療會在一定程度上改善患者預(yù)后,但總體生存率(OS)仍然很低,部分原因是腫瘤微環(huán)境和免疫逃避的機(jī)制尚未完全了解,而且高級別膠質(zhì)瘤在空間和時間上具有異質(zhì)性。目前針對內(nèi)皮細(xì)胞的抗血管生成治療越來越受到關(guān)注。因此,這篇文章利用scRNA-seq發(fā)現(xiàn)內(nèi)皮細(xì)胞中的標(biāo)記基因,并結(jié)合傳統(tǒng)的bulk RNA-seq構(gòu)建GBM患者的預(yù)后模型。

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數(shù)據(jù)來源


研究思路

從TCGA和CGGA數(shù)據(jù)庫中獲得bulk RNA-seq數(shù)據(jù),從GEO數(shù)據(jù)庫中獲得10x的GBM scRNA-seq數(shù)據(jù)。UMAP方法用于數(shù)據(jù)降維和聚類識別。通過Find All Markers函數(shù)識別不同細(xì)胞聚類的標(biāo)記基因。通過加權(quán)基因相關(guān)網(wǎng)絡(luò)分析(WGCNA)鑒定關(guān)鍵模塊和差異表達(dá)基因(DEGs)。使用非負(fù)矩陣分解(NMF)算法來識別基于DEGs的不同亞型,并使用多變量Cox回歸分析構(gòu)建預(yù)后模型。最后,研究了不同風(fēng)險組之間在突變情況、免疫細(xì)胞浸潤、免疫檢查點(diǎn)抑制劑相關(guān)基因和富集通路方面的差異。

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主要結(jié)果

1. 膠質(zhì)母細(xì)胞瘤和正常樣本的scRNA-seq和細(xì)胞分型

對GSE162631數(shù)據(jù)集中四個GBM和四個正常樣本的scRNA-seq數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析,共識別出13個不同的細(xì)胞聚類(圖1A、B),并鑒定出四種細(xì)胞類型(內(nèi)皮細(xì)胞、單核細(xì)胞、巨噬細(xì)胞和中性粒細(xì)胞)(圖1C)。通過Find All Markers函數(shù)識別不同細(xì)胞聚類的標(biāo)記基因。Fishers精確檢驗(yàn)明確內(nèi)皮細(xì)胞(ECs)為最重要的細(xì)胞類型,功能富集分析表明,這些細(xì)胞類型主要參與經(jīng)典抗體介導(dǎo)的補(bǔ)體激活、跨膜轉(zhuǎn)運(yùn)、5-羥色胺受體和心磷脂合成(圖1D)。

圖1 膠質(zhì)母細(xì)胞瘤和正常樣本的scRNA-seq和細(xì)胞分型

2. DEGs的識別及hub基因的鑒定

對TCGA-GBM和GTEx隊(duì)列進(jìn)行差異性分析,共篩選出3911個差異表達(dá)基因(DEGs,2021個上調(diào),1901個下調(diào))(圖2A)。然后對TCGA-GBM進(jìn)行WGCNA分析,識別出8個模塊(圖2D),其中綠松石色和棕色的模塊與GBM的發(fā)育顯著相關(guān)。將ECs的標(biāo)記基因與WGCNA的模塊基因相交,并進(jìn)行單變量COX回歸分析,鑒定出28個基因與GBM預(yù)后相關(guān)(圖2E、F)。

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圖2 DEGs的識別及hub基因的鑒定

3. 不同分子亞型識別

根據(jù)單變量分析獲得的DEGs,使用NMF算法將所有患者分為兩個聚類(圖3A)。生存曲線結(jié)果顯示,聚類2的患者比聚類1的患者具有更好的OS(圖3D)。MCPCounter算法顯示聚類2中細(xì)胞毒性淋巴細(xì)胞的浸潤水平較高,而聚類1中成纖維細(xì)胞的浸潤水平較高(圖3C)。提示這兩個聚類具有不同預(yù)后和免疫學(xué)特征。經(jīng)過兩組基因表達(dá)的差異性分析,56個基因在聚類2中下調(diào),12個基因在聚類2中上調(diào)(圖3E)。GO和KEGG富集分析,這些DEGs與生物過程(BP)類別中的“傷口愈合”和“水解酶活性的負(fù)調(diào)控”,細(xì)胞成分(CC)類別中“含有膠原的細(xì)胞外基質(zhì)”,以及分子功能(MF)類別的“內(nèi)肽酶抑制劑活性”有關(guān)(圖3F),此外也與糖尿病中的HIF-1、P53和信號通路有關(guān)(圖3G)。



圖3 不同分子亞型識別

4. 預(yù)后模型的構(gòu)建與驗(yàn)證

對28個預(yù)后基因進(jìn)行LASSO和多變量COX回歸分析,最終建立了一個包含四個基因的預(yù)后模型(TUBA1C、RPS4X、KDELR2和SLC40A1)(圖4A)。根據(jù)風(fēng)險評分中位數(shù)分為高風(fēng)險組和低風(fēng)險組。生存曲線顯示,與低風(fēng)險組相比,高風(fēng)險組患者的OS更差(圖4B),并且風(fēng)險評分對GBM患者的OS具有良好的預(yù)測能力(圖4C)。此外,單因素和多因素COX分析顯示,與其他常見的臨床特征相比,風(fēng)險評分可以作為GBM患者的獨(dú)立預(yù)后因素(圖4D)。

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圖4 預(yù)后模型的構(gòu)建與驗(yàn)證

5. 不同風(fēng)險組之間突變情況、免疫相關(guān)和基因富集分析

卡方檢驗(yàn)直方圖顯示,僅高風(fēng)險組與IDH突變狀態(tài)有關(guān)(圖5F)。瀑布圖顯示TP53、TTN和PTEN是高風(fēng)險組和低風(fēng)險組中最常見的突變基因(圖5A、B)。不同算法結(jié)果顯示基底膜腫瘤微環(huán)境中免疫細(xì)胞的浸潤與風(fēng)險評分之間存在相關(guān)性(圖5C)。此外,較高的風(fēng)險評分與CD276、CD274和CD44的免疫檢查點(diǎn)上調(diào)顯著相關(guān)(圖5D)。GSEA富集分析顯示,P53信號通路、細(xì)胞周期、DNA修復(fù)和肌動蛋白細(xì)胞骨架的調(diào)節(jié)在高風(fēng)險組富集,而帕金森病、核糖體、阿爾茨海默病和神經(jīng)活性配體受體相互作用在低風(fēng)險組富集(圖5E)。

圖5 不同風(fēng)險組之間突變情況、免疫相關(guān)和基因富集分析

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文章小結(jié)

這篇文章利用10×scRNA-seq數(shù)據(jù)獲得內(nèi)皮細(xì)胞的標(biāo)記基因,結(jié)合bulk RNA-seq數(shù)據(jù)并利用WGCNA分析構(gòu)建了GBM的預(yù)后模型+分子亞型。雖然整體內(nèi)容沒有脫離常規(guī)預(yù)后模型分析套路,但用上“內(nèi)皮細(xì)胞”這一切入點(diǎn)后,身價倍增,毫不遜色,發(fā)到 4.5分+絕對名副其實(shí)!內(nèi)皮細(xì)胞目前的生信發(fā)文量還不多,屬于黃金搶發(fā)期!超高性價比,感興趣的朋友,換個疾病快快學(xué)起來吧~

布小谷之聲

如果您的時間和精力有限或者缺乏相關(guān)經(jīng)驗(yàn),并且對生信分析和思路設(shè)計(jì)有所需要的話,“生信鳥”非常樂意為您提供如下服務(wù):免費(fèi)思路評估、付費(fèi)生信分析和方案設(shè)計(jì)以及實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目實(shí)施等,有意向的小伙伴歡迎咨詢布小谷哦!??

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