|
论文：Systematic identification of lncRNA-based prognostic biomarkers for glioblastoma （基于INcRNA的胶质母细胞瘤预后生物标志物的系统鉴定） 摘要胶质母细胞瘤(GBM)是一种原发性中枢神经系统恶性肿瘤，预后非常差。对全球GBM样本的分析表明，存在多种与预后相关的长时间非编码RNA(IncRNAs)，但仍缺乏准确的预后指标。 利用rna-Seq、甲基化、拷贝数变异(Cnv)、突变和临床随访数据，对来自肿瘤基因组图谱的GBM患者进行了单因素分析、多聚类分析、不同亚型INcRNA和编码基因的差异分析、加权基因共表达网络分析、基因集富集分析、京都基因百科全书基因和基因组分析、基因本体论分析和INcRNA CNV分析。 我们的分析得到了五个与GBM的生存和预后密切相关的INcRNAs。为验证这5种INcRNAs对GBM患者预后的预测作用，从中国胶质瘤基因组图谱中下载并分析了相应的RNA-seq数据，并获得了比较结果。 以前曾观察到一个INcRNA LINC 00152的作用，另一个是新的发现。这些INcRNAs的表达可作为GBM患者生存的有效预测指标和潜在的预后生物标志物。 INcRNA和编码基因的差异分析在每个亚型中差异表达的基因和incRNAs的数目是相似的。C2样品中差异最大的是incRNAs和基因，共有3663个差异incRNAs和5057个编码基因。各亚型之间的差异incRNAs火山图，提示上调的INcRNAs数量一般大于下调的INcRNAs的数目。 各亚型差异表达的INcRNAs和编码基因的数量一般少于编码基因的数目。然后，从INcRNA病和Lnc 2癌症数据库下载了611个与该疾病密切相关的incRNAs，并与我们的3663个亚型差异的incRNAs进行了比较。 其中，获得了82个与GBM密切相关的INcRNAs。显着性用超几何检验(p < 0.001). Then, the lncRNAs were ranked based on the fold-change of their differential expression among various subtypes, and GSEA analysis was then performed 差异incRNA聚集在基因集中，有很大的差异倍数。 我们分析了在GBM和正常标本中有差异表达的incRNAs的相交点，发现这三种亚型和肿瘤样本之间的差异incRNAs有很大的重叠。 亚型差异编码和INcRNA的分析样本聚类分析剔除距离大于60,000的离群点，筛选出171个样本。然后用Pearson相关系数计算每个基因与INcRNA的距离。WGCNA分析揭示了一个符合无标度网络的共表达网络.即具有连通性K(log(K))的节点的对数与该节点发生概率的对数(P(K))呈负相关，相关系数大于0.8。 为了确保网络是无标度的，将其设置为3。其次，采用层次聚类(平均连锁法)对基因进行聚类，共获得23个模块。应该记住，灰色模块不能聚合到其他模块的基因集中。 每个模块中的基因/incRNA统计数据显示，在那里p值表示INcRNA在模块中聚合的重要性，FC表示聚合倍数。在黑色和皇家蓝色模块中显示了显著的INcRNAs富集。 INcRNA的GBM患者预后标志物利用基因表达谱和ssGSEA对每个样品进行KEGG通路和GO条件的富集分析。筛选出与风险评分相关的前20位KEGG路径和GO术语。前20位KEGG路径的平均相关系数为0.37。 9人与癌症呈负相关，其中几人与癌症有关。另外11条途径与代谢过程呈正相关。前20名围棋项的平均相关系数为0.5。其中13例为负相关，7例为正相关。 综上所述，这五种RNA预测的预后风险评分与肿瘤的发生发展密切相关。 讨论IncRNAs已成为人类各种癌症诊断和预后的新的生物标志物。我们推测，不同表达的INcRNAs和CNV可作为GBM患者预后的生物标志物。因此，我们用多组学的方法，通过整合INcRNAs的表达和CNV，确定了提示GBM患者潜在风险的INcRNAs。 包括MEG 3、H19和Gas5在内的几种INcRNA在所有GBM患者中均有异常表达。一些GBM特异的INcRNA在不同的GBM亚型中有差异表达。在GBM患者中发现了一个INcRNA-PCG共表达模块.这些差异表达的INcRNAs参与调控与癌症相关的关键生物学功能。 例如，黑模块中的ENSG 00000231327(LINC 01816)与转录激活、代谢和mTOR信号通路有关。此外，在皇家蓝模块ENSG 00000266088(Rp5-1028K7.2)和ENSG00000234184(LINC 01781)中，两个差异表达的INcRNAs与cAMP信号传导和与神经活性配体受体的相互作用有关。 欢迎微信关注【非编码RNA研究园地】，我们致力于及时发布医学科研前沿进展，帮助医务工作者开拓思路，从专业角度解答课题基金及SCI相关问题，助力学术成果转化。 |
|
|
