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不用编程,怎么样挖掘TCGA?

 SCI狂人团队 2020-11-13

论文题目:

High ECT2 expression is an independent prognostic factor for poor overall survival and recurrence-free survival in non-small cell lung adenocarcinoma

论文摘要:(Goole翻译)

不同亚型的非小细胞肺癌(NSCLC)具有不同的起源部位,组织学,遗传和表观遗传学改变。在这项研究中,我们探讨了ECT2的机制失调,并比较其在肺腺癌(LUAD)和肺中的预后价值鳞状细胞癌(LUSC)。另外,我们还研究了ECT2的富集在LUAD和LUSC的KEGG通路中共表达基因。生物信息学分析是

基于来自癌症基因组图谱(TCGA)-LUAD和TCGA-LUSC的数据进行。

结果显示ECAD2表达显着上调LUAD和LUSC与正常肺组织比较。 ECT2表达显着高于LUSC比在LUAD。 LUSC中ECT2 DNA甲基化水平显着降低比LUAD。在5%的LUAD和51%的LUSC病例中观察到ECT2突变。扩增是主要的改变。具有ECT2扩增的LUAD患者具有无病生存率显着更差(p = 0.022)。高ECT2表达相关联总生存率(OS)(p <0.0001)和无复发生存率(RFS)(p = 0.000)0.001)在LUAD患者中。然而,这些关联在患者中未被观察到

与LUSC。以下单因素和多因素分析显示,高ECT2表达是OS差的独立预后因素(HR:2.039,95%CI:1.457-2.852,p <0.001)和RFS(HR:1.715,95%CI:1.210-2.432,p = 0.002)但不在LUSC患者中。 LUAD和386中共有518个与ECT2共表达的基因在LUSC中与ECT2共表达的基因中,重叠聚类中仅有98个基因。在LUSC中没有观察到与LUAD中的KEGG途径相关的一些基因。这些差异可能有助于解释LUAD和ECT2的不同预后价值LUSC,这也值得进一步研究。

通常做TCGA数据挖掘都要大量的编程,但是作者只用了三个网页工具,没有用任何编程:

工具1:FireBrowse  

网址:http:///

工具2:UCSC Xena browser

网址:https:///

工具3:cBioPortal 

网址:http://www./

我们来看看作者做了那些内容:

1、确定ECT2在肺腺癌和肺鳞癌的表达比正常组织高

2、确定ECT2的甲基化在肺鳞癌比肺腺癌低,而DNA扩增比肺腺癌高

3、确定ECT2 DNA突变与肺腺癌严重的无病生存相关,但与肺鳞癌无关

4、确定ECT2高表达能做LUAD中差的OS和RFS的独立预后因素,但在LUSC患者中不能

5、ECT2 共表达基因的KEGG分析

通过以上分析,确定ECT2能作为非小细胞肺腺癌的预后因子。

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