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6+TCGA生信分析:突变衍生的长非编码 RNA 特征预测肺腺癌的存活率

生信基础 管理员 201℃ 0评论

题目:Mutation-Derived Long Noncoding RNA Signature Predicts Survival in Lung Adenocarcinoma

杂志:Front Oncol

日期:2022 年 3 月 15 日

Doi:  10.3389/fonc.2022.780631. eCollection 2022

6+TCGA生信分析:突变衍生的长非编码 RNA 特征预测肺腺癌的存活率插图

 

背景: 基因组不稳定性是癌症进化的代表特征之一。最近的研究表明,长链非编码 RNA (lncRNA) 在维持基因组不稳定性方面发挥着关键作用。我们的工作提出了一种基于基因组不稳定性衍生的 lncRNA 的基因签名 (GILncSig),以探索 lncRNA 签名作为基因组不稳定性指标的可能性,为识别基因组不稳定性相关的癌症生物标志物提供了一种潜在的新方法。

方法: 从癌症基因组图谱(TCGA)下载来自 RNA-seq FPKM 数据集的肺腺癌(LUAD)基因表达数据、体细胞突变信息和相关临床资料。构建了一个由基因组不稳定性相关的 lncRNA 组成的预后模型,称为 GILncSig,以计算风险评分。我们使用来自 Gene Expression Omnibus (GEO) 数据库的数据验证了 GILncSig。在本研究中,我们使用 R 软件进行数据分析。

结果: 通过单变量和多变量 Cox 回归分析,五个基因组不稳定性相关的 lncRNA(LINC01671、LINC01116、LINC01214、lncRNA PTCSC3LINC02555) 被识别。我们构建了一个与基因组不稳定性相关的 lncRNA 签名 (GILncSig)。GILncSig 将 LUAD 患者分为两个风险组。结果显示,低危组LUAD患者的生存率高于高危组。然后,我们在 GEO 数据库中验证了 GILncSig。GILncSig 与 LUAD 的基因组突变率相关。我们还使用 GILncSig 将 TP53 突变型患者和 TP53 野生型患者分为两组并进行预后分析。结果表明,与 TP53 突变状态相比,GILncSig 可能具有更好的预后意义。

结论: 通过结合与体细胞突变相关的 lncRNA 表达谱和 LUAD 的相应临床特征,建立了与基因组不稳定性相关的 lncRNA 特征(GILncSig)。

总之,我们使用突变衍生的方法来识别与基因组不稳定性相关的 lncRNA,从中我们构建了一个 5-lncRNA 特征 (GILncSig),它是一个独立的预后标志物,用于对肺癌患者风险亚组进行分层。我们在 GEO 数据库中进一步验证了这一结果。然而,由于我们的研究属于回顾性分析,统计能力受到可能的选择偏倚的阻碍,例如驱动突变影响和其他临床混杂因素(例如,吸烟史、异质人群)。我们没有考虑到这些信息,因为公共数据集中缺少这些信息。在这方面,我们自己的队列有必要验证它们在肺癌中的预测作用。此外,我们仅验证上述lncRNA在肺癌和正常组织中的差异表达,这些 lncRNA 的深入分子网络和其他因素仍然未知,需要进一步的工作来确认这些标志物 lncRNA 在肺癌进展中的功能以及它们对患者生存的影响。因此,基于肺癌细胞系和动物模型的生物学实验对于探索潜在机制和寻找新靶点至关重要。

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