?？葱≡频姆劢z朋友們，有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)，小云分享的生信文章基本可以分為2大類，一類是追新熱點(diǎn)、爆火熱點(diǎn)的；另一類與之相反，是不分析熱點(diǎn)方向的~?~

要說(shuō)哪類思路更好，沒(méi)法武斷地來(lái)講，但對(duì)于不同的發(fā)文要求有不同的適用思路。比如，想快速發(fā)文，又不想用太復(fù)雜的思路，那就建議追新熱點(diǎn)，搶占紅利期（ps：追新熱點(diǎn)只要跟緊小云就可以啦，小云發(fā)現(xiàn)新方向會(huì)第一時(shí)間分享給粉絲朋友們的）；那如果想攢一波大文章，并且有自己的深耕方向（可能不是生信大熱點(diǎn)），就可以考慮在自己關(guān)注上方向上走干濕結(jié)合思路，不追熱點(diǎn)，也可以發(fā)高質(zhì)量文章。所以小伙伴們，可以根據(jù)自己的需求，找小云來(lái)推薦思路哦~?~

今天小云就分享一個(gè)“干濕結(jié)合不蹭大熱點(diǎn)發(fā)高分”的思路——基底膜方向（ps：基底膜與腫瘤復(fù)發(fā)轉(zhuǎn)移與耐藥密切相關(guān)，所以關(guān)注腫瘤復(fù)發(fā)轉(zhuǎn)移與耐藥方向的小伙伴可以考慮用“基底膜”這個(gè)小方向做生信哦），利用腫瘤預(yù)后模型構(gòu)建+單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析+驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，打造成干濕結(jié)合文章，分析內(nèi)容不復(fù)雜，但有了單細(xì)胞分析和驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)這兩大加分項(xiàng)，拿下10分+也是非常輕松啦！所以想發(fā)高質(zhì)量文章的小伙伴，快來(lái)抄作業(yè)吧，換個(gè)癌種或者換個(gè)小方向就能復(fù)現(xiàn)！

l?題目：基底膜對(duì)乳腺癌預(yù)后和免疫浸潤(rùn)的新意義

l?雜志：Int. J. Biol. Sci.

l?影響因子：IF=10.75

l?發(fā)表時(shí)間：2023年3月

研究背景

乳腺癌患者的治療失敗很大程度上歸因于術(shù)后進(jìn)展和治療抵抗。然而，仍然缺乏臨床上有用的生物標(biāo)志物來(lái)促進(jìn)乳腺癌的個(gè)體化治療。因此，更可靠的預(yù)測(cè)性生物標(biāo)志物對(duì)于改善乳腺癌患者的診斷和治療至關(guān)重要?；啄?BM)已被證明與癌癥的進(jìn)展和轉(zhuǎn)移密切相關(guān)，并有可能成為乳腺癌的強(qiáng)有力的預(yù)測(cè)因子。

數(shù)據(jù)來(lái)源

研究思路

將BM基因集合和TCGA-BRCA、METABRIC 和?GSE96058數(shù)據(jù)集中的基因取交集，獲得203個(gè)BM相關(guān)基因，然后在TCGA-BRCA隊(duì)列中進(jìn)行差異表達(dá)分析，獲得77個(gè)DEGs。再通過(guò)單變量分析和LASSO Cox回歸分析，篩選得到6個(gè)關(guān)鍵的BM基因，研究了其表達(dá)水平和預(yù)后性，并建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型（BM score），進(jìn)行模型評(píng)估和驗(yàn)證。分析BM score與乳腺癌治療耐藥性的關(guān)系，以及免疫微環(huán)境的相關(guān)性?；趩渭?xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)探索BMscore的分布和模型基因的表達(dá)。通過(guò)GSEEA分析BM score與EMT通路的相關(guān)性，最后利用臨床樣本和細(xì)胞樣本驗(yàn)證6個(gè)BM基因表達(dá)，以及關(guān)鍵基因SDC1對(duì)乳腺癌細(xì)胞生長(zhǎng)和遷移的影響。

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主要結(jié)果

1. BM基因篩選和預(yù)后模型構(gòu)建

將BM基因集合和TCGA-BRCA、METABRIC 和 GSE96058數(shù)據(jù)集中的基因取交集，獲得203個(gè)BM相關(guān)基因（圖1A），然后在TCGA-BRCA隊(duì)列中進(jìn)行差異表達(dá)分析，獲得77個(gè)DEGs（圖1C）。再通過(guò)單變量分析和LASSO Cox回歸分析，篩選得到6個(gè)關(guān)鍵的BM基因（圖1F, G），并構(gòu)建BM相關(guān)的預(yù)后指數(shù)BM score。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分中值將患者分為高和低BMscore亞組，分析患者生存狀態(tài)和生存時(shí)間的分布情況，并進(jìn)行OS、DFS、DSS和PFS的 KM生存分析（圖2C-G）。通過(guò)RT-qPCR在乳腺癌細(xì)胞系和匹配的乳腺癌組織中進(jìn)一步驗(yàn)證了6個(gè)BM基因表達(dá)（圖1B, D）。（ps：差異基因分析、火山圖、模型構(gòu)建、KM曲線繪制也可以用小云新開發(fā)的零代碼生信分析小工具實(shí)現(xiàn)，云生信分析工具平臺(tái)包含超多零代碼分析和繪圖小工具，上傳數(shù)據(jù)一鍵出圖，感興趣的小伙伴歡迎來(lái)嘗試喲，網(wǎng)址：http://www.biocloudservice.com/home.html）。?

2. 乳腺癌BM評(píng)分獨(dú)立預(yù)后價(jià)值的鑒定與評(píng)估

綜合BM score和多個(gè)危險(xiǎn)因素(年齡、T分期、N分期、M分期和PAM50亞型)，對(duì)TCGA-BRCA的OS進(jìn)行單變量和多變量Cox分析，以評(píng)估BM score的獨(dú)立預(yù)后性，發(fā)現(xiàn)單變量和多變量分析中，年齡和BM評(píng)分均是獨(dú)立的預(yù)測(cè)因素（圖3A, B）。然后構(gòu)建一個(gè)包含年齡和BM評(píng)分的列線圖來(lái)預(yù)測(cè)OS（圖3C），并通過(guò)校準(zhǔn)曲線、ROC曲線和DCA曲線來(lái)評(píng)估其預(yù)測(cè)性能、辨別能力和臨床實(shí)用性（圖3D-F）。

3. BM score與乳腺癌治療耐藥性的相關(guān)性分析

在TCGA-BRCA（圖4A-C）和METABRIC隊(duì)列（圖4D-F）的化療、內(nèi)分泌治療和放療患者人群中中進(jìn)行KM曲線分析，評(píng)估BMscore對(duì)乳腺癌臨床治療反應(yīng)的預(yù)測(cè)能力，結(jié)果表明高BM評(píng)分和化療的治療抗性顯著正相關(guān)。

圖4?BM score與乳腺癌治療耐藥性的相關(guān)性分析

4. BM score與腫瘤免疫浸潤(rùn)的相關(guān)性分析和單細(xì)胞分析

作者利用ESTIMATE算法比較不同BM score亞組的免疫評(píng)分、基質(zhì)評(píng)分和估計(jì)評(píng)分差異（圖5A）。使用CIBERSORT算法，分析不同BM score亞組的乳腺癌樣本中22種免疫細(xì)胞的浸潤(rùn)水平（圖5B）。分析了BM評(píng)分與免疫檢查點(diǎn)和細(xì)胞因子表達(dá)的相關(guān)性（圖5C, D）。使用單細(xì)胞數(shù)據(jù)集GSE176078分析了不同細(xì)胞亞型中BM score的分布（圖6A），比較不同細(xì)胞類型的BM評(píng)分的差異和模型基因的表達(dá)（圖6C, D）。（ps：多種免疫浸潤(rùn)分析也可以用云生信平臺(tái)分析工具實(shí)現(xiàn)哦，網(wǎng)址：http://www.biocloudservice.com/home.html，歡迎朋友們來(lái)探索~?~）

圖6?單細(xì)胞分析BM score的細(xì)胞分布

5. BM score與EMT活性的相關(guān)性分析

作者進(jìn)行GSEA以表征高和低BM score組的生物學(xué)功能，發(fā)現(xiàn)高BMscore組中富集了多種腫瘤進(jìn)展和轉(zhuǎn)移相關(guān)途徑，比如EMT（圖7A）。隨后分析了Hallmark基因組中六個(gè)模型基因和EMT途徑之間的表達(dá)相關(guān)性（圖7D）。為樂(lè)驗(yàn)證BMscore與EMT水平正相關(guān)性，作者檢測(cè)了10個(gè)乳腺癌樣本中6個(gè)BM基因的mRNA水平（圖7B），并計(jì)算每個(gè)樣本的BMscore。我們選擇了6個(gè)BM評(píng)分最高和最低的樣本，并通過(guò)IHC檢測(cè)Ki-67和幾種EMT標(biāo)記物的蛋白水平（圖7C），結(jié)果發(fā)現(xiàn)這些蛋白在高BM評(píng)分的組織中表達(dá)相對(duì)更豐富，驗(yàn)證了其正相關(guān)性。

圖7 BM score與EMT活性的相關(guān)性分析

6. 關(guān)鍵基因SDC1的功能驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

作者在乳腺癌MDA-MB-231和MCF-7細(xì)胞中干擾SDC1（圖8A），通過(guò)CCK8實(shí)驗(yàn)檢測(cè)細(xì)胞增殖（圖8B），利用傷口愈合和transwell實(shí)驗(yàn)檢測(cè)細(xì)胞遷移（圖8C, D），WB檢測(cè)EMT相關(guān)蛋白表達(dá)（圖8E）。結(jié)果表明SDC1沉默抑制了乳腺癌細(xì)胞生長(zhǎng)和遷移。

圖8?關(guān)鍵基因SDC1的功能驗(yàn)證

小結(jié)

這篇文章基于“基底膜”方向，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型構(gòu)建和分析，再聯(lián)合單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析和驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，思路創(chuàng)新性和分析、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)量的雙保障，拿下10分+的文章毫不費(fèi)力！并且目前“基底膜”方向的生信文章并不多，發(fā)文空間也很大的，想做高分干濕結(jié)合文章的小伙伴趕快來(lái)抄作業(yè)，用上這個(gè)思路，文章在向你招手啦！