今天小编给大家带来一篇2022年2月发表在Hereditas上的一篇文章。这篇文章的主角:染色质调节因子,目前其相关的纯生信文章在PubMed上只有这一篇!所以小伙伴们,赶紧行动起来吧~ 2022 Feb 7;159(1):13. doi: 10.1186/s41065-021-00212-x. 在【科研猫公众号】后台--回复期刊名称-即可获期刊详情~(英文不限制大小写,支持缩写模式搜索)。 被认为是肿瘤最重要标志之一的表观遗传改变是由染色质调节因子(chromatin regulator,CR)驱动的。CR可以动态调节染色质结构,以表观遗传方式调节基因表达,从而对内源性和外源性信号提示作出反应。CR的体细胞改变或错误表达可能会对染色质的表观基因图谱进行重新编程,从而导致广泛的常见疾病,尤其是癌症。 CR 是表观遗传学不可或缺的调控元件。根据在表观遗传学中的作用,CR 主要分为三类:DNA 甲基化剂、组蛋白修饰剂和染色质重塑因子。但这三个类别在涉及生物过程时彼此密切相关。进一步的研究表明,CRs 的异常表达与多种生物学过程有关,包括炎症、细胞凋亡 、自噬和增殖,这表明 CRs 失调可能导致包括癌症在内的许多疾病的发展。越来越多的证据证实, CR 异常表达并与癌症类型的结果相关。因此,本文探讨 CRs 在膀胱癌(BLCA)患者中的功能和预后价值。 1.
图2.通过单变量 Cox 回归分析识别预后CR
图3.在 TCGA 集中构建基于 CR 的预后特征。 A.TCGA集合中高危组和低危组BLCA患者的Kaplan-Meier生存分析;B.TCGA 组中预测总生存期的风险评分的ROC 分析; C.基于 TCGA 集合中风险评分中值的生存状态分布; D.热图显示了 TCGA 集合中高风险和低风险患者之间 11 种染色质调节剂的差异.
图4.验证GSE13507集中基于 CR 的预后signature。 A.GSE13507组中高危组和低危组BLCA患者的Kaplan-Meier生存分析;B.预测GSE13507组中总生存率的风险评分的时间独立接受者操作特征 (ROC) 分析; C. 基于GSE13507集中风险评分中位数的生存状态分布; D.热图显示GSE13507集中高危和低危患者之间 11 种染色质调节剂的差异。 2.单因素/多因素COX回归分析表明CR特征
图 5.CR特征是 TCGA 集中 BLCA 的独立预后因素。( A )单因素/( B ) 多因素Cox回归分析OS风险评分与临床病理因素的相关性; 3.临床相关性分析
图 6.CR特征与临床特征之间的相关性。 图 7.Kaplan-Meier:高危组和低危组之间按性别、年龄、分级、N分期、T分期或TNM分期分层的OS差异。 4.构建列线图
图 8.列线图的构建。( A ) 用于预测 3 年或 5 年 OS 的列线图;( B ) 预测 3 年 OS 的校准图;( C ) 预测 5 年 OS 的校准图。 5.系统探索差异表达CR的生物学功能并构建PPI网络。
图 9.差异表达 CR 的富集分析。(A)GO分析;(B)KEGG分析; 图10.差异表达CR的蛋白质-蛋白质相互作用网络
图11.GSEA分析 6.免疫浸润水平分析
图12.高危人群与低危人群之间的免疫细胞浸润。
图13.预后特征与免疫检查点之间的关系 7.小分子药物鉴定
8.TIMER分析
9.药物敏感性分析
图14.药物敏感性分析 该研究思路清晰,难度不大,亮点在目前发文较少的染色质调节因子CR,研究涉及筛选差异基因,功能富集分析,构建调控网络,临床相关性分析、免疫浸润分析、药物治疗分析等,成功构建并验证了一个基于 11 个 CR 的BLCA预后风险模型,且可作为一个独立的预后因素。功能分析表明CRs 主要富集在癌症相关的信号通路中,基于 CR 的模型还与免疫细胞浸润和免疫检查点相关,高危组患者对丝裂霉素C、吉西他滨、顺铂等几种药物更为敏感,因此靶向 CR 可作为膀胱癌有效治疗的潜在靶点。 本研究也存在一些不足之处。CRs如何调节BLCA细胞生物学行为的机制应通过实验验证。此外,应使用多中心临床队列来验证预后模型的实用性。 |
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