今天小薇繼續(xù)給大家分享一篇meta分析聯(lián)合生信分析的文章，這篇文章的題目是Prognostic values of long noncoding RNA in bone metastasis of prostate cancer: A systematic review and meta-analysis，于2023年發(fā)表在Frontiers in oncology（IF:5.74）上，下面我們一起看看這篇文章的分析思路和主要結(jié)果吧！

研究思路

1、Meta分析流程

①文獻(xiàn)檢索：從Pubmed、Cochrane圖書館、Embase、Ebsco、Web of Science、Scopus和Ovid數(shù)據(jù)庫(kù)中收集前列腺癌骨轉(zhuǎn)移患者lncRNA表達(dá)與預(yù)后的相關(guān)性研究。

②設(shè)定納入標(biāo)準(zhǔn)和排除標(biāo)準(zhǔn)

③數(shù)據(jù)提?。簝晌谎芯咳藛T獨(dú)立進(jìn)行文獻(xiàn)篩選和數(shù)據(jù)提取工作。

④文章質(zhì)量評(píng)估：兩位研究人員使用紐卡斯?fàn)?渥太華量表（NOS）獨(dú)立進(jìn)行評(píng)估。當(dāng)出現(xiàn)分歧時(shí)，兩位研究人員通過(guò)協(xié)商和討論解決，或者由第三位研究人員解決。

⑤統(tǒng)計(jì)分析：使用HR值和95%CI來(lái)計(jì)算數(shù)據(jù)效應(yīng)量；使用Q-test和I2評(píng)估研究間的異質(zhì)性；若結(jié)果存在異質(zhì)性，亞組分析尋找導(dǎo)致異質(zhì)性的因子；使用敏感性分析評(píng)估合并結(jié)果的穩(wěn)定性；使用Begg和Egger方法評(píng)估發(fā)表偏倚。

2、生信分析驗(yàn)證和功能預(yù)測(cè)

①生信數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證：使用GEPIA2和UALCAN在線工具驗(yàn)證前列腺癌組織meta分析中所含lncRNA的表達(dá)水平。

②lncRNA的功能預(yù)測(cè)：使用LncACTdb 3.0預(yù)測(cè)研究中包含的lncRNA的靶基因。使用LnCAR預(yù)測(cè)研究中包含的lncRNA的miRNA。然后構(gòu)建lncRNA-mRNA和lncRNA-miRNA相互作用網(wǎng)絡(luò)。

3、臨床樣本驗(yàn)證：收集17例原發(fā)腫瘤和17例骨轉(zhuǎn)移患者的血清樣本，qPCR分析lncRNA的表達(dá)。

主要結(jié)果

1、文獻(xiàn)檢索和質(zhì)量評(píng)估結(jié)果

根據(jù)既定的檢索策略及文章的標(biāo)題、摘要、全文閱讀進(jìn)行文獻(xiàn)篩選（圖1），最終5篇文章納入本meta分析，共納入474名患者。所有納入的研究均來(lái)自中國(guó)。NOS質(zhì)量評(píng)估結(jié)果顯示，5篇納入文獻(xiàn)的NOS評(píng)分為6-8分，說(shuō)明5篇納入文獻(xiàn)的質(zhì)量較高。

2、Meta分析前列腺癌骨轉(zhuǎn)移患者lncRNA表達(dá)水平與總生存（OS）的關(guān)系

5篇文章均報(bào)道了OS和lncRNA的不同表達(dá)水平。異質(zhì)性檢測(cè)發(fā)現(xiàn)研究間無(wú)明顯異質(zhì)性（I2?= 0.00%，p = 0.655），采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，合并效應(yīng)結(jié)果HR = 2.55 （95%CI：1.63-3.99），且患者lncRNA表達(dá)水平與OS存在顯著相關(guān)性（z = 4.080，p < 0.05），說(shuō)明高lncRNA表達(dá)的患者OS較短（圖2）。

3、Meta分析前列腺癌骨轉(zhuǎn)移患者lncRNA表達(dá)水平與無(wú)骨轉(zhuǎn)移生存（BMFS）的關(guān)系

2篇文章報(bào)道了BMFS和lncRNA的不同表達(dá)水平。異質(zhì)性檢測(cè)發(fā)現(xiàn)研究間無(wú)明顯異質(zhì)性（I2?= 0.00%，p = 0.431），采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，合并效應(yīng)結(jié)果HR = 3.16 （95%CI：1.90-5.27），且患者lncRNA表達(dá)水平與BMFS存在顯著相關(guān)性（z =4.426，p < 0.05），說(shuō)明高lncRNA表達(dá)的患者BMFS較短（圖3）。

4、敏感性分析和發(fā)表偏倚

由于缺乏BMFS的數(shù)據(jù)，僅評(píng)估了OS的結(jié)果。結(jié)果顯示，2篇納入文獻(xiàn)（紅色框內(nèi)）對(duì)研究結(jié)果有較大影響，其他納入文獻(xiàn)的結(jié)果穩(wěn)定（圖4）。由于納入的文章數(shù)量較少，無(wú)法進(jìn)行發(fā)表偏倚評(píng)估。

5、生信數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證前列腺癌組織meta分析納入研究中l(wèi)ncRNA的表達(dá)水平

使用GEPIA2和UALCAN在線工具驗(yàn)證SNHG3，SNHG7，NEAT1，PCAT6和NORAD在前列腺癌中的表達(dá)水平。GEPIA2分析結(jié)果顯示，SNHG3和NEAT1在前列腺癌中的顯著上調(diào)表達(dá)（圖5）；UALCAN分析結(jié)果顯示，SNHG3，SNHG7，NEAT1和PCAT6在前列腺癌中顯著上調(diào)表達(dá)。其中，SNHG3和NEAT1在兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（圖6）。

6、納入研究中l(wèi)ncRNA的功能預(yù)測(cè)結(jié)果

使用LnCAR預(yù)測(cè)研究中包含的lncRNA的miRNA，可預(yù)測(cè)到多個(gè)lncRNA-miRNA相關(guān)作用，例如miR-216-5p和miR-543由四個(gè)lncRNA共同靶向。使用LncACTdb 3.0預(yù)測(cè)lncRNA的靶基因，可預(yù)測(cè)到多個(gè)lncRNA-mRNA相關(guān)作用，例如MYC和ERBB3可被四個(gè)lncRNA共同靶向。lncRNA-mRNA和lncRNA-miRNA相互作用網(wǎng)絡(luò)圖如圖7所示。

7、臨床前列腺癌原發(fā)性腫瘤和骨轉(zhuǎn)移患者血清中SNHG3和NEAT1的表達(dá)

使用qPCR進(jìn)一步驗(yàn)證lncRNA SNHG3和NEAT1在從臨床前列腺癌原發(fā)性腫瘤和骨轉(zhuǎn)移患者血清中的表達(dá)。研究發(fā)現(xiàn)，與原發(fā)性腫瘤相比，前列腺癌骨轉(zhuǎn)移患者血清中的兩種lncRNA均顯著上調(diào)（圖8）。

以上就是今天分享的主要內(nèi)容了，本研究首先利用meta分析篩選與前列腺癌預(yù)后相關(guān)的lncRNAs，然后使用生信分析軟件驗(yàn)證lncRNA表達(dá)及預(yù)測(cè)生物功能，最后使用臨床樣本簡(jiǎn)單驗(yàn)證。相比我們之前分享的類似文章“Meta分析聯(lián)合生信分析，這么簡(jiǎn)單的思路就能發(fā)5分+，還不來(lái)復(fù)現(xiàn)？”，這篇文章分析思路大同小異，最后增加了一點(diǎn)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，照樣還可以發(fā)高分。小伙伴們不防在目前文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上適當(dāng)?shù)脑僭黾酉律欧治龊蛯?shí)驗(yàn)驗(yàn)證，說(shuō)不定就能快速中稿呢。感興趣但不知怎么分析的小伙伴可以聯(lián)系小薇，通過(guò)一對(duì)一指導(dǎo)，量身打造適合您的選題方向，同時(shí)小薇還提供論文降重、潤(rùn)色等服務(wù)，需要的小伙伴趕緊關(guān)注小薇吧。

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