生信学习,咨询,代做,请关注公众号:生信风暴。或添加客服微信:ShengxinBoss1

5+肿瘤焦亡生信分析思路,感兴趣的抓紧上车!

生信精讲 管理员 169℃ 0评论
5+肿瘤焦亡生信分析思路,感兴趣的抓紧上车!插图

今天给同学们分享一篇关于焦亡基因预后模型的文章“Identification of the pyroptosis‑related prognostic gene signature and the associated regulation axis in lung adenocarcinoma”。这篇文章于今年6月份发表在Cell Death Discov 杂志上,影响因子IF=5.241。文章作者基于细胞焦亡相关基因(PRGS)对肺腺癌影响进行了预后模型的构建。 

Identification of the pyroptosis‑related prognostic gene signature and the associated regulation axis in lung adenocarcinoma

肺腺癌焦亡相关预后基因特征及相关调控轴的鉴定

结果解读

1.LUAD中PRGS表达的定义

作者首先利用TCGA-LUAD数据集研究了33个PRGs在LUAD和正常肺组织中的表达。在LUAD中总共有23个PRG上调或下调(图1A)。更具体地说,与正常组织相比,LUAD中PRKACA、NOD1、NLRP1、ELANE、TNF、IL1B、IL18、PYCARD、CASP5、NLRC4、NLRP3、IL6和CASP1的表达增加,而GSDMB、PJVK、CASP4、NLRP7、CASP3、CASP6、CASP8、GSDMA、GSDMC和AIM2的表达减少(图1A,均<0.001)。PPI分析发现CASP1、CASP5、CASP8、NLRP1、NLRP3和PYCARD是关键基因(图S1A)。

5+肿瘤焦亡生信分析思路,感兴趣的抓紧上车!插图1

图1.LUAD中PRG基因表达量和遗传改变

2.LUAD中PRGS遗传变异特征

作者总结了33个PRGs在LUAD中的拷贝数变异和体细胞突变的发生率。如图1B和1C所示,257个LUAD样本中有116个(64.59%)出现了基因突变。错义突变是最常见的变异分类(图1B)。结果还表明,在33个prg中,NLRP3是突变频率最高的基因,其次是NLRP7和NLRP2(图1C)。图1D显示了这33个PRG在染色体上CNV改变的位置。作者还调查了CNV的改变频率,发现这33个prg表现出普遍的CNV改变。在33个PRG中,超过一半的PRG具有拷贝数扩增,而CASP9、GPX4、NLRP7、NLRP2、IL18、ELANE、NLRP6、PLCG1、CASP6、CASP3、NLRP1和PRKACA的CNV缺失频率普遍存在(图1E)。

3.PRGS的功能富集分析

为了阐明PRGs的功能,作者使用GO和KEGG数据库分析了PRGs的通路。GO结果表明这33个PRGs主要参与细胞因子的产生、白细胞介素-1的产生、炎症反应的调节、细胞焦亡、炎性体复合体、参与凋亡过程的半胱氨酸型内肽酶活性、半胱氨酸型内肽酶活性,细胞因子受体的结合通路(图2A)。此外,KEGG通路分析表明,33个prg主要参与NOD样受体信号通路、鲑鱼感染、胞浆DNA感应通路、TNF信号通路、Toll样受体信号通路和细胞凋亡等信号通路(图2B)。

5+肿瘤焦亡生信分析思路,感兴趣的抓紧上车!插图2

图2.LUAD中PRG的功能富集分析

4.相关预后基因模型的构建

为建立预后基因模型,采用单因素Cox回归分析筛选具有预后价值的PRG。结果,共鉴定出5个具有预后价值的基因,Kaplan–Meier生存曲线如图3所示。进一步根据预后基因进行LASSO-Cox回归分析以构建基于这五个预后PRG的预后基因模型(图4A,B)。根据危险评分,将LUAD患者分为两组。风险评分分布、生存状态和这五个基因的表达如图4C所示。随着风险评分的增加,患者的死亡风险增加,生存时间缩短(图4C)。Kaplan-Meier曲线显示,高风险评分的LUAD患者预后显著降低,图4D),1年、3年和5年ROC曲线的AUC分别为0.668、0.591和0.612(图4E)。

5+肿瘤焦亡生信分析思路,感兴趣的抓紧上车!插图3

图3.PRG对LUAD的预后价值

5+肿瘤焦亡生信分析思路,感兴趣的抓紧上车!插图4

图4.预测PRG模型的构建

5.Nomogram模型的构建

结合临床病理特点和这5种预后基因,作者还建立了列线图来预测生存概率。单变量和多变量分析显示,NOD1表达和pT分期、pN分期和pM分期是影响LUAD患者预后的独立因素(图5A,B)。预测列线图表明,与整个队列中的理想模型相比,可以相对较好地预测患者的3年和5年的总生存率(图5C,D)。

5+肿瘤焦亡生信分析思路,感兴趣的抓紧上车!插图5

图5.预测列线图的构造

6.PRGs与LUAD肿瘤免疫浸润

细胞焦亡在肿瘤免疫微环境的发展中起着至关重要的作用。在作者的研究中,作者还利用TIMER数据库阐明了LUAD中预后PRGs(NOD1、CASP6、NLRP1、NLRP2和NLRP7)的表达与免疫浸润的相关性。数据显示CASP6表达与B细胞丰度呈负相关(图6A,p=6.6e−4). 此外,NLRP7的表达与B细胞的免疫浸润水平呈正相关(p =6.43e−6)。NLRP2表达与CD4丰度呈正相关 + T细胞(p = 2.56e−4)(图6C)。图6D显示了NOD1表达与免疫细胞丰度的相关性。这一证据表明PRG与肿瘤免疫浸润有显著相关性。

5+肿瘤焦亡生信分析思路,感兴趣的抓紧上车!插图6

图6. 5种预后PRG与免疫浸润(TIMER)的关系

7.PRGs的TMB、MSI和药物敏感性分析

TMB可作为预测肺癌免疫治疗疗效的生物标志物。微卫星不稳定性(MSI)也被认为是癌症免疫治疗的预测性生物标志物。以上结果表明PRG与肿瘤免疫浸润密切相关。为了阐明这些PRGs是否也可以作为药物筛选的生物标志物,作者分析了PRGs与TMB以及LUAD中MSI的相关性。结果显示TMB和NOD1之间呈负相关(图7A,p = 1.39e−7)。然而,TMB与NLRP2和NLRP7之间没有显著相关性(图7D,E)。在MSI分析中,MSI与CASP6表达呈负相关(图7G,p = 0.022),与NLRP1的表达呈正相关(图7H,p = 0.001)。MSI与NOD1或NLRP7之间没有显著相关性(图7F,J)。在作者的研究中,药物敏感性分析显示,NLRP7、NLRP2、NOD1和CASP6的表达与大多数药物呈正相关(图7K)。

5+肿瘤焦亡生信分析思路,感兴趣的抓紧上车!插图7

图7.LUAD中PRG的TMB、MSI和药物敏感性分析

8.mRNA-miRNA-lncRNA网络的构建

作者还阐明了预后PRG与临床分期之间的关系,这表明NLRP1(图S2C,p = 0.0105)和NLRP7(图S2E,p = 0.00211)与临床分期相关。作者构建了一个mRNA–miRNA–lncRNA相互作用网络,并确定miR-335-5p为结合到NLRP1和NLRP7的靶向mRNA(图8A)。进一步的分析显示miR-335-5p在LUAD中下调(图8B,p = 0.00016),miR-335-5p水平高的LUAD患者总体生存率较高(图8C,p = 0.0328)。根据这一结果,作者还探索了其上游lncRNA靶点,构建了miRNA-lncRNA轴。如图8D所示,三个lncRNAs,lncRNA XIST,lncRNA FTX和lncRNA KCNQ1OT1被确定为上游靶点,ceRNA网络如图8E所示。

5+肿瘤焦亡生信分析思路,感兴趣的抓紧上车!插图8

图8.ceRNA网络的构建

小结

细胞焦亡是一种新发现的程序性细胞死亡,在癌症的进展和治疗机制中发挥双重作用。细胞焦亡可释放炎症因子并刺激正常细胞,导致转化为肿瘤细胞。在卵巢癌中,一种新的PRG预后模型已被确定用于预测预后。然而,PRG在LUAD中的作用尚未阐明。作者进行了全面的生物信息学分析,并确定了LUAD患者与焦亡相关的预后基因特征,包括5个模型基因(NLRP7、NLRP1、NLRP2、NOD1和CASP6)。对细胞焦亡模型感兴趣的老师,欢迎扫码咨询

5+肿瘤焦亡生信分析思路,感兴趣的抓紧上车!插图9
扫码或添加微信沟通:ShengxinBoss1
往期回顾:
最强攻略1:史上最全单细胞数据库汇总解读
最强攻略2:史上最全非编码RNA数据库汇总解读
最强攻略3:史上最全外泌体数据库汇总解读
最强攻略4:史上最全甲基化表观调控数据库汇总解读
最强攻略5:史上最全转录调控数据库汇总解读
最强攻略6:史上最全网络药理学数据库汇总解读

5+肿瘤焦亡生信分析思路,感兴趣的抓紧上车!插图10

转载请注明:智汇基因 » 5+肿瘤焦亡生信分析思路,感兴趣的抓紧上车!

喜欢 (0)
发表我的评论
取消评论
表情

Hi,您需要填写昵称和邮箱!

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址