如何通过ESTIMATE方法挖掘肿瘤微环境相关预后靶点(生信挖掘篇)

1. 引言

今天丫丫给小伙伴们分享一篇生信挖掘的文章。胃腺癌(STAD)是全球第五大最常见和死亡率较高的癌症类型。作者考虑到STAD的高发病率和高死亡率,因此认为寻找患者免疫应答相关的预后标记物具有重要意义。

肿瘤微环境是肿瘤组织中重要组成部分,在肿瘤发展过程中扮演着重要作用。其中肿瘤微环境不仅包含肿瘤细胞,还包括免疫细胞、基质细胞、炎症介质及细胞外基质等等。其中的免疫细胞和基质细胞是两种非肿瘤成分且对肿瘤的诊断和预后具有重要的价值。因此,探讨肿瘤微环境中的分子组成和功能对有效控制STAD的肿瘤进展和免疫应答至关重要。

因此,作者通过下载TCGA数据库中的胃腺癌表达谱数据。首先,通过ESTIMATE对STAD数据进行免疫打分和基质打分,将其分为高低组并计算其差异表达基因,随后通过功能注释和蛋白互作网络(PPI)分析从而获得核心基因;随后,通过GEO数据库验证核心基因的表达水平;最后在Human Protein Atlas 数据库验证核心基因的蛋白表达水平,从而揭示其在STAD治疗中的潜在作用。并将其结果发表在cancer cell int 杂志中,现在来看看全文的分析思路: 

2. 数据与方法

(1)通过TCGA下载STAD相关的RNA-Seq表达谱数据和临床数据(https://tcga-data.nci.nih.gov/tcga/);并通过cBioportal数据库下载STAD相关的表达谱和临床信息数据(http://www.cbioportal.org/);通过ESTIMATE (https://r-forge.r-project.org)对肿瘤进行基质和免疫打分并对其进行差异分析和预后分析;通过GEO数据库中的STAD相关数据集对筛选结果进行验证;最后,通过Human Protein Atlas数据库(http://www.proteinatlas.org),用免疫组化方法对具有预后价值的基因进行验证。

 

3. 结果展示

(1)STAD的TNM期进行Immune/stromal/estimate 打分及生存分析

分别对STAD的T、N、M分期进行打分,结果发现Immune/stromal/estimate score与TNM分期系统之间存在密切相关;随后对肿瘤样本Immune/stromal/estimate 打分后,将其分为高低分组,并进行生存分析,结果发现,high score组预后较low score组差,如下图所示: 

(2)基于胃腺癌免疫/基质打分进行差异分析及功能富集分析

针对TCGA数据库中的380个样本进行免疫/基质打分,并将其分别分为high/low scores组;随后经过差异表达分析,结果如下:stromal scores 组:筛选到772上调基因,211下调基因(fold change > |± 1.5|, padj < 0.05);immune scores 组:筛选到 1182上调基因,434下调基因(fold change > |± 1.5|, padj < 0.05);最后通过将stromal scores及immune scores组的高低表达基因求交集,结果在免疫和基质打分组中共筛选到了245 up-regulated genes和103 down-regulated genes,并对这些共差异表达基因进行功能富集分析,且发现筛选到的差异表达基因与免疫息息相关。结果如下: 

 

(3)差异表达基因生存分析

从cBioportal数据库中下载STAD表达谱和临床数据,并对其进行生存预后分析,结果筛选到了82个上调表达基因预后差相关;9个下调表达基因与预后好相关;结果如下图所示: 

(4)PPI网络分析及功能富集分析

针对具有预后价值的基因进行PPI(蛋白互作网络)分析并挑选核心基因,最后对PPI网络中基因进行功能富集分析,结果如下图所示:

(5)GEO数据库验证

从GEO数据库中的数据集进一步验证TCGA中筛选到的结果,结合所有数据库,共筛选到了31个高表达且预后差的基因,其中16个与预后相关且未发表基因,因此,认为这16个基因可作为STAD潜在的预后靶标基因,结果如下所示: 

(6)临床组织样本验证预后基因

为了进一步证实所获得的具有预后价值的基因的可靠性,通过Human Protein Atlas 数据库,用IHC检测了31个基因在正常组织和肿瘤组织中的蛋白表达。结果表明,与正常组织相比,16种蛋白(ANGPTL1、BCHE、BNC2、CHRNA3、CNN1、CPED1、CYP1B1、FHL1、MYL9、PDLIM3、PRG4、RNF150、SELP、SPARCL1、SYNC、VIP)在肿瘤组织中显著高表达(图6,p<0.05)。 

 

4. 总结

总之,通过免疫/基质打分并进行差异表达分析筛选STAD相关的预后靶标基因,并通过GEO和Human Protein Atlas 两大数据库分别验证,为后续寻找胃腺癌相关的预后靶标基因奠定基础。丫丫的文献解读就讲解到此。下次再见咯…..

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