胆管癌新的DNA甲基化生物标志物

子在川上曾曰,逝者如斯夫,不舍昼夜,又是一年春节时,时光飞逝,而毕业晋升都需要SCI论文,怎么办?之前我们讲过很多测序后分析差异基因或LncRNA的文章,今天我们手把手教你如何空手套白狼自己动手找寻数据发表3分+的SCI。

背景介绍

首先,介绍一下背景:胆管癌是一种高度恶性的肝脏肿瘤,目前5年生存率低,临床预后差,并且治疗手段有限,目前先进的治疗手段由于缺乏相应的分子靶点导致效果有限。在胆管癌致癌过程中,甲基化可能是表观遗传学研究的一个象征性事件,因此,作者试图在胆管癌患者中发现新的DNA甲基化生物标志物,为这种疾病提供潜在的治疗靶点。

整体思路

为了探索潜在可能的治疗靶点,作者的思路是利用现有的基因表达综合数据库入手,试图找寻到胆管癌的特异性治疗靶点。

1. 首先公共数据的获取。作者分析了与目标疾病相关的来自基因表达综合数据库GEO数据库获得了101个表达系列,接着作者选择了三个独立的基因表达谱(GSE107943、GSE26566和GSE119337)进行研究,从这些基因表达谱中检索到228个人类胆管癌样本信息。其中,GSE107943基于GPL18573平台,GSE26566基于GPL6104, GSE119337基于GPL11154平台。

2. 接着差异表达分析。为了找出胆管癌与正常肝脏样本之间的差异,作者使用NCBI的GEO2R在线分析工具(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/)。同时也使用这个工具来计算调整后的p值和|logFC| (其中作者以校正P<0.05和|logFC| ≥ 2.0)的基因为DEGs,并对每个数据集进行统计分析,其中维恩图使用web工具(bioinformatics. ps.ugent .be/webtools/Venn/)进行绘制。

3. 差异基因富集分析。作者对差异表达的基因进行了富集分析,主要包括Gene Ontology (GO)分析和KEGG Pathway分析,利用DAVID工具(https://david.ncifcrf.gov/)对DEGs进行GO注释分析和KEGG通路富集分析。当然,富集分析还可以用Web Sestalt或Cluster profiler。

4. 蛋白相互分析。为了获得PPI图谱,作者将DEGs的数据上传到数据库分析平台“检索互作基因搜索工具(Search Tool for the Retrieval of interactions Genes, STRING)”上。如果PPI对的组合得分为>0.4,提取这些对并使用Cytoscape软件(www.cytoscape.org/)可视化PPI网络。节点的连接程度越高,对于维持整个网络的稳定性就越重要。

5. TCGA数据库验证。作者使用蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络来识别与胆管癌相关的中枢抑制基因,同时利用TCGA数据库验证。此处万事君补一句,疾病研究用GEO数据集挖掘分析后,一般会用其他数据库验证一下,比如肿瘤研究多会用到TCGA数据库验证。

6. 核心基因甲基化相关分析。为了进一步阐明这些中枢基因在胆管癌和正常组织中的表达,作者使用GEPIA工具进行了差异表达分析,接着通过MEXPRESS数据库进行了甲基化水平检测,发现F2、AHSG、ALDH8A1、SERPIND1和AGXT在胆管癌中的启动子甲基化程度高于正常样品。

7. 核心基因实验验证。上面一步甲基化水平检测,发现F2、AHSG、ALDH8A1、SERPIND1和AGXT在胆管癌中的启动子甲基化程度高于正常样品,接着作者进行实验进行验证。通过定量实时聚合酶链反应的结果显示F2、AHSG、ALDH8A1、SERPIND1和AGXT在四种癌细胞系和良性细胞中的转录水平明显增加。

同时预后表明五个中枢基因(F2、AHSG、ALDH8A1、SERPIND1和AGXT)影响胆管癌患者的生存率,总之,作者发现F2、AHSG、ALDH8A1、SERPIND1和AGXT可以在启动子中甲基化,这5个基因可能作为胆管癌潜在的DNA甲基化生物标志物和治疗靶点。

怎么样,心动不如行动,最后我们附一张整体思路图,供大家参考,希望对大家有帮助。

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