利用miRNA表达分析肾乳头状细胞癌的分子亚型文献解读

利用miRNA表达分析肾乳头状细胞癌的分子亚型

亲爱的小伙伴们,又跟大家见面了呦~今天小编给大家分享一篇关于肾乳头状细胞癌的文章,于2019年3月29日发表在OncoTargets and Therapy杂志上

 首先,小编先带大家简单了解一下此文章的研究目的。简而言之,肾乳头状细胞癌(KIRP)是一种相对罕见的肾脏恶性肿瘤。虽然临床上已经确定了KIRP的亚型,但是对于KIRP亚型分子特征的研究却相对较少,因此作者以此为切入点展开了一系列的研究。

接下来,进入正题,我们一起来看一看作者做了哪些分析吧。首先作者使用t检验来鉴定KIRP肿瘤和正常样本之间的差异表达的(DE)miRNA。同时,作者应用DE miRNA表达数据进行无监督聚类以分析KIRP的分子特征。接下来作者使用Medoids Cluster Parting分类方法来识别分子亚型。然后作者应用累积分布函数(CDF),模糊聚类对的比例(PAC),主成分分析(PCA)和共识热图来评估最佳亚型。最后,在差异分子亚型中,作者对癌症基因组图谱的KIRP患者的存活,DE基因,生物学功能和体细胞突变进行了综合分析。

结果展示:

结果一:差异表达的miRNA的无监督聚类揭示了三种KIRP亚型

作者应用t检验共鉴定出132个DE(差异表达的) miRNA,其中20个上调,112个下调,并应用热图和火山图对DE miRNA进行了展示。DE miRNA的PCA分析揭示了正常和肿瘤样本之间的显著差异。

 

 接下来作者对来自KIRP患者的288个样本进行了无监督聚类,结果显示了6种不同的聚类情况。CDF曲线下面积的相对变化揭示了从k=4开始的样本的稳定分配。在PCA和热图分析中也显示了3种亚型中样本的相对稳定的分配。

 


 因此在同时评估了CDF曲线,PAC值,PCA和共识热图之下的面积相对变化后,作者选择了三种KIRP分子亚型。

结果二:不同亚型的预后价值

作者对不同亚型进行生存分析,结果显示每个簇的总体存活率显著不同。然而,三种亚型中的每一种的预后都不同。与亚型1(s1)和亚型3(s3)相比,被分类为亚型2(s2)的患者具有更好的结果。因此作者进行多变量Cox回归分析来评估亚型的独立预后值。

 

 

结果三:S1,S2和S3亚型的差异表达基因

为了探究S1,S2和S3亚型的转录组的分子特征,作者应用t-检验鉴定DEGs(S1 vs S2,S1 vs S3和S2 vs S3)。在S1和S2之间共鉴定出347个DEGs,其中76个上调,271个下调。作者还确定了S1和S3之间的417个DEGs,其中139个上调,278个下调。与S1 vs S2和S1 vs S3相比,S2 vs S显示较少的DEGs。在S2和S3之间仅鉴定出105个DEGs,其中56个上调,49个下调。最后通过热图和火山图对DEG进行了展示。最终对得到的DEG进行PCA分析,结果显示S1,S2和S3样本的显著差异。

 

结果四:KIRP亚型显著富集的通路和生物学功能

作者对以上s1,s2和s3亚型的差异表达基因鉴定了富集的KEGG通路以及GO术语。对于S1 vs S2的347个DEGs,有19个富集于KEGG通路(p<0.05)。在CC,BP和MF水平上,显著富集的GO术语分别为22,118和25个。图6A和D显示了S1 vs S2的 DEGs富集的GO terms以及KEGG通路。对于S1 vs S3的417个DEGs,存在26个富集的KEGG通路。在CC,BP和MF水平上,显著富集的GO术语分别为14,137和25个。对于S2 vs S3的105个DEGs,有17个富集的KEGG通路。在CC,BP和MF水平上,显著富集的GO术语分别为4,44和15。下图列出了部分DEGs富集的GO terms以及KEGG通路。

 

 

接下来作者试图探究S1 vs S2,S1 vs S3以及S2 vs S3 的DEGs的注释类别,即其参与的生物学功能。结果表明,大多数GO术语都几种在免疫反应上。

 

然后作者应用网络构建了S1,S2和S3的DEG的富集结果,该网络描绘了基因大小和GO术语在BP,CC和MF水平上的P值。

 

结果五:亚型相关的基因突变

在三次比较后:S1 vs S2,S1 vs S3和S2 vs S3,作者通过maftools鉴定了17个高度突变的基因,并应用森林图对结果进行了展示。这些高度突变的基因(ATP1B1,CSMD1,CUL3,DYNC1H1,IGSF9B,LRBA,NEB,PARD6B,PBRM1,PKHD1,RERE,SETD2,SF3B1,STAG2,TNRC18,UBR4,WDR81)的基因突变谱也显示在图中。

 

结论:该研究结果为理解三种KIRP亚型的分子基础提供了全面的基础,对KIRP患者的临床诊断以及个性化治疗提供了合理化的建议。

好啦,这篇文章就简单介绍到这里了啊,感兴趣的小伙伴可以认真研读呦!

参考文献:Molecular subtype classification of papillary renal cell cancer using mirna expression

 

 

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