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自噬相關(guān)基因模型在非小細(xì)胞肺癌中的預(yù)后意義

術(shù)語(yǔ)

AUC:ROC曲線下面積;
C-指數(shù):一致性指數(shù);
EGFR-TKI:表皮生長(zhǎng)因子受體酪氨酸激酶抑制劑;
GO:基因本體,在生物信息學(xué)領(lǐng)域中廣泛使用的本體,涵蓋細(xì)胞組分、分子功能、生物過(guò)程三個(gè)生物學(xué)方面;
GEO:基因表達(dá)綜合
GSEA:基因集富集分析
HR:風(fēng)險(xiǎn)比
KEGG:京都基因與基因組百科全書(shū)
LASSO:最小絕對(duì)收縮與選擇算子
LUAD:肺腺癌
LUSC:肺鱗狀細(xì)胞癌
NSCLC:非小細(xì)胞肺癌
OS:總生存
ROC:受者操作特征
TCGA:癌基因組圖譜

研究思路

結(jié)果

2.1
TCGA肺癌樣本預(yù)后特征的構(gòu)建
從GeneCards數(shù)據(jù)庫(kù)獲取了149個(gè)自噬相關(guān)基因(基因相關(guān)分?jǐn)?shù)大于7),去除TCGA肺癌樣本(包括490個(gè)肺腺癌樣本和488肺鱗狀細(xì)胞癌樣本)數(shù)據(jù)中不存在的XBP1基因,構(gòu)建出148個(gè)自噬相關(guān)基因的表達(dá)譜,結(jié)合總生存OS,通過(guò)單因素cox回歸分析得到了肺腺癌(LUAD)的25個(gè)與生存顯著相關(guān)的基因和肺鱗狀細(xì)胞癌(LUSC)的11個(gè)與生存顯著相關(guān)的基因。(A) TCGA-LUAD存活相關(guān)自噬基因的森林圖。(B) TCGA-LUSC存活相關(guān)自噬基因的森林圖。(C) 25個(gè)基因在正常組織和LUAD組織中的差異表達(dá)。(D) 11個(gè)基因在正常組織和LUSC組織中的差異表達(dá)。

進(jìn)一步通過(guò)Lasso回歸得到LUAD的22個(gè)和LUSC的11個(gè)生存相關(guān)基因。TCGA-LUAD(A)中25個(gè)基因和TCGA-LUSC(B)中11個(gè)基因的LASSO系數(shù)分布。根據(jù)對(duì)數(shù)(lambda)序列生成系數(shù)剖面圖。TCGA-LUAD(C)和TCGA-LUSC(D)套索模型中最優(yōu)參數(shù)(lambda)的選擇。(E) TCGA-LUAD隊(duì)列中22個(gè)基因的遺傳改變。(F) TCGA-LUSC隊(duì)列中11個(gè)基因的遺傳改變。

這些基因的功能、風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)和相關(guān)性得分如下表所示。

根據(jù)每個(gè)基因的mRNA表達(dá)水平和風(fēng)險(xiǎn)系數(shù),即每個(gè)自噬相關(guān)基因的mRNA水平與其多變量LASSO回歸系數(shù)加權(quán)的線性組合,計(jì)算每個(gè)患者的風(fēng)險(xiǎn)得分。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分用于預(yù)測(cè)預(yù)后,以中位風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分作為臨界值,將患者分為高風(fēng)險(xiǎn)組和低風(fēng)險(xiǎn)組。繪制熱圖以顯示高風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)組的基因表達(dá)譜,TCGA-LUAD(A)和TCGA-LUSC(B)。TCGA-LUAD(C)和TCGA-LUSC(D)的危險(xiǎn)評(píng)分分布、患者生存時(shí)間及狀態(tài),黑色虛線是將患者分為低風(fēng)險(xiǎn)組和高風(fēng)險(xiǎn)組的最佳界限。TCGA-LUAD(E)和TCGA-LUSC(F)的單因素Cox回歸分析,風(fēng)險(xiǎn)因素與存活率之間關(guān)系的森林圖。

多元Cox回歸分析。自噬相關(guān)基因標(biāo)記是TCGA-LUAD(A)和TCGA-LUSC(B)預(yù)后的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子。TCGA肺癌患者的Kaplan-Meier分析,(C) 高危評(píng)分與TCGA-LUAD患者總體生存率低有關(guān),(D) TCGA-LUSC的高危評(píng)分與總體生存率低相關(guān)。受試者操作特征(ROC)分析操作系統(tǒng)對(duì)TCGA-LUAD(E)中22個(gè)基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和TCGA-LUSC(F)中11個(gè)基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的敏感性和特異性。TCGA-LUAD(G)和TCGA-LUSC(H)的分期和危險(xiǎn)度評(píng)分聯(lián)合應(yīng)用比單獨(dú)應(yīng)用兩者更能預(yù)測(cè)預(yù)后。

2.2
相關(guān)信號(hào)通路的鑒定
這里主要是研究TCGA-LUAD樣本里的22個(gè)自噬相關(guān)基因的潛在信號(hào)傳導(dǎo)途徑,用這22個(gè)基因作為誘餌在TCGA-LUAD樣本里勾出50個(gè)最常改變的相鄰基因,然后對(duì)這72個(gè)基因做GO分析(圖A)和KEGG分析(圖C)。GO分析表明,這些基因可分為幾個(gè)基本的生物學(xué)過(guò)程,包括生物調(diào)控、對(duì)刺激的反應(yīng)、發(fā)育過(guò)程、細(xì)胞增殖、細(xì)胞增殖和生長(zhǎng),KEGG分析顯示,72個(gè)基因主要與自噬、凋亡、EGFR酪氨酸激酶抑制劑(TKI)抵抗、泛素介導(dǎo)的蛋白水解、PI3K-Akt信號(hào)通路和VEGF信號(hào)通路有關(guān)。同時(shí)GSEA分析(圖D)顯示,改變的基因在幾種常見(jiàn)途徑中顯著富集。我們發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)組與細(xì)胞周期、p53信號(hào)通路、DNA復(fù)制和泛素介導(dǎo)的蛋白水解顯著相關(guān)。同時(shí),低風(fēng)險(xiǎn)組與mTOR、VEGF、胰島素信號(hào)通路以及溶酶體呈負(fù)相關(guān)。
2.3
獨(dú)立肺癌樣本中預(yù)后特征基因的驗(yàn)證

這部分是對(duì)之前利用TCGA數(shù)據(jù)所構(gòu)建的模型在GEO數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證。Okayama包括226例原發(fā)性I-II期肺腺癌(GSE31210)患者?;颊叩娘L(fēng)險(xiǎn)評(píng)分從-58到-53(圖A)。低?;颊叽婊顣r(shí)間明顯長(zhǎng)于高危人群(圖C和E)。Rousseaux包括293例I-IV期肺癌(GSE30219),包括71例腺癌、61例鱗狀細(xì)胞癌、56例大細(xì)胞神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤、39例基底細(xì)胞瘤、24例類(lèi)癌、21例小細(xì)胞癌和7例其他組織學(xué)。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分范圍從-19到-15(圖B)。即使在該混合型肺癌樣本(圖D和F),風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分也表現(xiàn)良好。

在109名肺癌患者(GSE3141)的BILD樣本中,風(fēng)險(xiǎn)較小的患者比生存風(fēng)險(xiǎn)高的患者(圖A、C和E)。最后,Lee的研究(GSE8894)對(duì)138例IA-IIIB期非小細(xì)胞肺癌(腺癌和鱗癌細(xì)胞肺癌)患者進(jìn)行了研究。低危組患者的OS高于高危組(圖B、D和F)??偟膩?lái)說(shuō),這些結(jié)果證實(shí)了這22個(gè)自噬基因特征也可以預(yù)測(cè)獨(dú)立驗(yàn)證肺癌樣本的存活率。
2.4
個(gè)性化預(yù)測(cè)模型
個(gè)性化預(yù)測(cè)主要是通過(guò)列線圖這種穩(wěn)健的工具,綜合多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素,來(lái)定量確定個(gè)人在臨床環(huán)境中的風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)結(jié)合22個(gè)自噬基因特征、年齡、性別、T、N、M和TNM分期,生成一個(gè)列線圖來(lái)預(yù)測(cè)3年和5年OS的概率。如圖A所示,每一個(gè)因素都按照其對(duì)生存的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)比例被分配了點(diǎn)。校準(zhǔn)曲線表明,實(shí)際和預(yù)測(cè)的生存率非常吻合(圖B和C),尤其是5年生存率。在GSE30219肺癌樣本中驗(yàn)證了列線圖,圖D和圖E分別給出了3年和5年的校準(zhǔn)曲線。

結(jié)語(yǔ)

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