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2.385分TCGA生信分析:基于加权基因共表达网络分析的乳腺癌 T 细胞相关生物标志物鉴定

生信基础 管理员 64℃ 0评论

题目:Identification of T cell-related biomarkers for breast cancer based on weighted gene co-expression network analysis

杂志:J Chemother

日期:2022年7月13日

Doi:10.1080/1120009X.2022.2097431

2.385分TCGA生信分析:基于加权基因共表达网络分析的乳腺癌 T 细胞相关生物标志物鉴定插图

 

背景:乳腺癌是全球最常见的恶性肿瘤,免疫治疗和靶向治疗是改善预后的关键策略。

方法:从癌症基因组图谱(TCGA)生信分析数据库中下载了乳腺癌的mRNA表达数据集,并通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)根据基因表达谱将预处理基因分为12个模块。评估了样品的 StromalScore、ImmuneScore 和 ESTIMATEScore。

结果:Kaplan-Meier曲线显示ImmuneScore与乳腺癌患者预后显着相关。通过分析模块特征基因与临床特征之间的连通性,得到与ImmuneScore密切相关的基因模块。进一步通过模块内基因连通性和蛋白质互质网络分析模块基因,筛选出免疫相关模块中的中心基因(HLA-E、HLA-DPB1和HLA-DRB1)。最后,生信分析显示 HLA-DPB1 和 HLA-DRB1 在乳腺癌组织中显着过表达,而 HLA-E 表达不足。TIMER生信分析数据库分析显示,三个中心基因水平与CD8+ T细胞和CD4+ T细胞的浸润水平显着相关。同时,Pearson相关分析显示三个中心基因与免疫检查点基因(LAG3、PD-1、PD-L1)呈正相关。此外,HLA-DPB1和HLA-DRB1水平可以有效评估预后,通过基因集富集生信分析获得HLA-E和HLA-DPB1高低表达组之间差异激活的信号通路。

结论:综上所述,研究基于 TCGA-BRCA 数据集确定了三种与 T 细胞相关的乳腺癌生物标志物,筛选出的基因可为乳腺癌免疫治疗提供参考。

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