TCGA預(yù)后基因聯(lián)合免疫浸潤
通過ESTIMATE算法計算免疫,間質(zhì)和ESTIMATE得分,并以此篩選DEGs,進行生存分析、KEGG、GO、GSEA分析,構(gòu)建PPI網(wǎng)絡(luò)并篩選hub基因,最后通過構(gòu)建風(fēng)險評分(RS)模型,研究hub基因的預(yù)后價值并用驗證集進行驗證。
題目:從TCGA數(shù)據(jù)庫中篩選對急性髓系白血病有預(yù)后價值的基因
一.研究背景
急性髓系白血。ˋML)是一種造血克隆性惡性腫瘤。AML患者的治療和預(yù)后取決于準(zhǔn)確的細胞遺傳學(xué)和基因檢測。AML疾病狀況的改善主要得益于支持療法和造血細胞移植的進步。然而,由于高復(fù)發(fā)率,AML的5年生存率仍然很低,因此迫切需要新穎有效的治療方法。從免疫治療的角度出發(fā),希望找到與AML的腫瘤微環(huán)境相關(guān)的具有預(yù)后價值的基因。
二.分析流程
三.結(jié)果解讀
1.?dāng)?shù)據(jù)收集與處理
收集了TCGA中三級AML患者的轉(zhuǎn)錄組資料,即入選的樣本在樣本ID中以"-03"結(jié)尾,屬于"原發(fā)性血源癌-外周血"。一共入選了173例樣本。使用GDC工具提取樣本的臨床特征和生存數(shù)據(jù),使用limma包進行歸一化處理。
2. 免疫評分與癌癥和急性白血病B組(CALGB)細胞遺傳學(xué)風(fēng)險類別和生存結(jié)果相關(guān)
使用ESTIMATE算法分別計算樣本的免疫評分、基質(zhì)評分和ESTIMATE評分。繪制箱線圖,觀察上述評分與CALGB細胞遺傳學(xué)風(fēng)險類別的關(guān)系。
免疫評分越高與CALGB細胞遺傳學(xué)風(fēng)險類別的風(fēng)險等級越高相關(guān)(P=0.0396,圖1A)。
基質(zhì)評分和ESTIMATE評分未觀察到與CALGB細胞遺傳學(xué)風(fēng)險類別之間的顯著性(分別為P = 0.8585和P = 0.3320,圖1B,C)。
根據(jù)免疫評分、基質(zhì)評分和ESTIMATE評分的中位數(shù)分別將AML樣本分為高分組和低分組,繪制生存曲線,評估這三個評分與總體生存率之間的關(guān)系。
免疫評分和ESTIMATE評分越高,總體生存情況越差(分別為P=0.0224,P=0.0195,圖1D,F(xiàn))。
基質(zhì)評分的不同水平與總體生存率之間無顯著關(guān)系(P=0.3676,圖1E)。
圖1 免疫評分、基質(zhì)評分、ESTIMATE評分在CALGB細胞遺傳學(xué)風(fēng)險類別中的分布情況箱線圖以及生存曲線
3.AML中基于免疫評分和基質(zhì)評分的表達譜比較
將免疫評分和基質(zhì)評分按中位數(shù)分為高組和低組,分別繪制基因表達熱圖(圖2A,圖3A)。并根據(jù)免疫評分和基質(zhì)評分的高低組分別篩選DEGs(PFDR < 0.05 , |log2FC| > 1),繪制火山圖(圖2B,圖3B)。通過Venn圖對兩組獲得的DEGs取交集。
在免疫評分組中篩選了331個上調(diào)的DEGs和889個下調(diào)的DEGs。
在基質(zhì)評分組中篩選了195個上調(diào)的DEG和870個下調(diào)的DEGs。
在Venn圖中,篩選出147個有交集的上調(diào)基因(圖2C)和680個有交集的下調(diào)基因(圖2D)。
圖2 基于免疫評分分組的表達譜熱圖、火山圖以及Venn圖
圖3 基于基質(zhì)評分分組的表達譜熱圖、火山圖
4.功能富集分析
對上一步得到的有交集的DEGs進行GO和KEGG富集分析。結(jié)果顯示這些DEGs和免疫反應(yīng)存在顯著關(guān)聯(lián)。
GO分析主要富集于炎癥反應(yīng)、免疫反應(yīng)、細胞膜、受體活性。圖4A,B,C分別展示了生物過程、細胞成分和分子功能的前10個條目。
在KEGG通路注釋(圖4D)和富集分析(圖4E)中,主要是與免疫、癌癥和結(jié)核病相關(guān)的通路。通路富集分析的前20條結(jié)果如圖4F所示。
圖4 GO和KEGG分析結(jié)果
5.PPI網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建以及hub基因篩選
使用STRING數(shù)據(jù)庫構(gòu)建了包含786個節(jié)點和1774條邊的PPI網(wǎng)絡(luò)。使用Cytoscape的cytoHubba插件來識別hub基因,從12種算法中選擇了前10個節(jié)點,并排除了degree<10的基因。最后,確定了18個TME相關(guān)的hub基因:ITGAL、ITGAM、HLA-DRB1、HLA-DRB5、FPR1、CX3CR1、TNFRSF1B、CXCL16、CTSB、CTSS、HLA-DRA、P2RY13、ITGB2、CEACAM3、SLC11A1、C5AR1、ADORA3和GNGT2。
圖5 cytoHubba插件基于12種算法進行hub基因識別
6.GSEA分析
隨后進行GSEA分析,并設(shè)置FDR<0.25、|enriched score|> 0.35、基因集內(nèi)基因數(shù)≥35。
GSEA的結(jié)果表明:抗原加工和呈遞,B細胞受體信號傳導(dǎo)通路,趨化因子信號傳導(dǎo)通路,F(xiàn)cγR介導(dǎo)的吞噬作用,移植物與宿主疾病,造血細胞譜系,產(chǎn)生IgA的腸道免疫網(wǎng)絡(luò),NK細胞介導(dǎo)的細胞毒性,NOD樣受體信號傳導(dǎo)通路,T細胞受體信號傳導(dǎo)通路和Toll樣受體信號傳導(dǎo)通路是腫瘤免疫相關(guān)交叉基因富集的主要通路(圖6)。
圖6 GSEA分析的結(jié)果
7.風(fēng)險評分和生存分析
基于多變量Cox回歸分析,計算出每個AML患者的風(fēng)險評分(RS)公式。
RS = ITGAL * 0.177 + ITGAM * 0.315 + HLA-DRB1 * 0.371 + HLA-DRB5 * (?0.009) + FPR1 * 0.034 + CX3CR1 * (?0.074) + TNFRSF1B * 0.172 + CXCL16 * (?0.104) + CTSB * (?0.38) + CTSS * (?0.201) + HLA-DRA * (?0.353) + P2RY13 * 0.003 + ITGB2 * 0.038 + CEACAM3 * (?0.051) + SLC11A1 * (?0.034) + C5AR1 * (?0.049) + ADORA3 * 0.213 + GNGT2 * 0.208
隨后根據(jù)中位數(shù)將163例AML患者分為低RS組和高RS組,進行生存分析,研究不同RS水平與總體生存率之間的關(guān)系。結(jié)果表明,高RS與不良的總生存期有關(guān)(圖7A)。然后繪制ROC曲線,并計算曲線下面積AUC為0.725,顯示出RS對總體生存率的預(yù)測準(zhǔn)確性較高(圖7B)。
圖7 RS的預(yù)后價值
此外,還繪制了18個hub基因的生存曲線,以探討預(yù)后價值(圖8)。結(jié)果顯示,hub基因的高表達水平與不良的總體生存率有關(guān)。
圖8 18個hub基因的K-M曲線
8.Vizome數(shù)據(jù)庫分析
Vizome是最大的AML數(shù)據(jù)庫,它包含了從562名患者收集的672份腫瘤樣本的全外顯子組測序數(shù)據(jù)。驗證了Vizome數(shù)據(jù)庫中hub基因的表達水平。熱圖顯示,18個hub基因在數(shù)據(jù)庫中的樣本中表現(xiàn)出高表達(圖9A)。圖9B中還顯示了其中4個hub基因的相互作用關(guān)系。
圖9 驗證Vizome數(shù)據(jù)庫中hub基因的表達水平
小結(jié)
利用TCGA數(shù)據(jù)庫,基于ESTIMATE算法得出的免疫評分和基質(zhì)評分得到了可預(yù)測AML患者預(yù)后不良的TME相關(guān)基因,并對其進行對進行功能富集分析。構(gòu)建PPI網(wǎng)絡(luò),篩選得到TME相關(guān)的hub基因,并構(gòu)建RS模型,為預(yù)測AML患者的生存狀況提供了新的依據(jù)。
請輸入評論內(nèi)容...
請輸入評論/評論長度6~500個字
圖片新聞
最新活動更多
-
11月19日立即報名>> 【線下論壇】華邦電子與恩智浦聯(lián)合技術(shù)論壇
-
11月29日立即預(yù)約>> 【上海線下】設(shè)計,易如反掌—Creo 11發(fā)布巡展
-
即日-12.26火熱報名中>> OFweek2024中國智造CIO在線峰會
-
精彩回顧立即查看>> 2024(第五屆)全球數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)大會暨展覽會
-
精彩回顧立即查看>> 全數(shù)會2024中國人形機器人技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展大會
-
精彩回顧立即查看>> OFweek 2024中國激光產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展峰會
-
9 BD新浪潮
- 高級軟件工程師 廣東省/深圳市
- 自動化高級工程師 廣東省/深圳市
- 光器件研發(fā)工程師 福建省/福州市
- 銷售總監(jiān)(光器件) 北京市/海淀區(qū)
- 激光器高級銷售經(jīng)理 上海市/虹口區(qū)
- 光器件物理工程師 北京市/海淀區(qū)
- 激光研發(fā)工程師 北京市/昌平區(qū)
- 技術(shù)專家 廣東省/江門市
- 封裝工程師 北京市/海淀區(qū)
- 結(jié)構(gòu)工程師 廣東省/深圳市