研究LncRNAs不花大价钱测序发5分文章

长链非编码lncRNA已经炙手可热很长时间,单2018年国自然就中标354项总金额超1.44亿,虽然2019年有所减少,但仍有超1.34亿共346个项目中标,火热程度可见一斑。

 

 

之前也讲过一些LncRNA的文章,但几乎清一色需要测序后分析,有没有省钱还能发文章的方法呢?当然有,以发表在Elsevier旗下Genomics(IF:6.205)期刊上的一篇文章来一探究竟——不用花大价钱测序还能发5分+文章,省钱易学的套路赶快了解一下!

 

背景介绍

乳腺癌在全世界妇女中发病率和死亡率逐年上升,患者的预后大多与免疫有关,乳腺癌不仅在肿瘤周围而且在肿瘤基质中有大量炎性细胞浸润,比如CD8+ T和CD4+ T细胞的浸润就与乳腺癌的预后显著相关,而乳腺癌患者的预后炎性细胞的浸润和lncRNA的表达密切相关。因此,为了改善乳腺癌的预后和指导正确的个体化治疗,本文希望运用已有数据库来筛选lncRNA作为可靠的免疫预测因子和预后指标。

 

研究方法

首先,作者通过肿瘤基因组图谱TCGA数据库(https://portal. gdc.cancer.gov)获取1109个乳腺癌样品和113个癌旁样品,接着使用R软件基因集变异分析(GSVA)包的ssGSEA方法来分析乳腺癌表达谱数据中不同免疫细胞的浸润水平、免疫相关途径和免疫相关功能的活性。同时作者根据免疫组织化学染色的结果,TCGA乳腺癌样本用“R包”分为高免疫细胞浸润组和低免疫细胞浸润组。

 

 

接着使用常用的肿瘤免疫得分ESTIMATE算法来计算肿瘤纯度、免疫以及基质评分,ESTIMATE评分,免疫评分和基质评分。最终通过计算和比较发现,相比低免疫组,高免疫细胞浸润组的免疫细胞种类更多,同时说明此种方法具有可行性,该乳腺癌分组可用于后续分析。

 

 

分组合理后接下来便是找差异,差异表达的lncRNA用R软件包按照|log2FC| > 1和p <0 .05的标准进行分析,按照癌组和癌旁组相同的标准进行差异分析后,筛选出与免疫相关的影响肿瘤发生的基因,其中乳腺癌和癌旁组织之间有2208个基因上调,791个基因下调;乳腺癌高、低免疫细胞浸润组之间有455个基因上调,967个基因下调,作者采用常用的Venn分析最终在肿瘤组和高免疫细胞浸润组中共确定筛选出696个差异表达的lncRNA。

 

 

紧接着作者处理696个差异表达的lncRNA,首先是利用单变量Cox回归,又称“比例风险回归模型(proportional hazards model,简称Cox模型)”,该模型以生存结局和生存时间为因变量,可同时分析众多因素对生存期的影响;同时为了更准确,作者又进行Lasso回归分析;最后采用多变量Cox PHR分析构建预后信号并计算风险评分。

 

 

最终得到11个lncRNA。

 

 

至此作者已经筛选出11个lncRNA可以作为乳腺癌免疫预测因子和预后指标,但是否为可靠的因子和预后指标就需要接着进行验证。

 

接下来作者利用Cox回归和肿瘤免疫在线数据库TIMER分析评估筛选的11个lncRNA是否能作为乳腺癌患者独立预后因素。结果显示,单因素和多因素Cox回归分析11个lncRNA与临床病理因素(如年龄、性别和病理阶段)等无关,结合特征ROC曲线,表明11个lncRNA对乳腺癌的预后特征是高度可靠的。另外,TIMER数据分析发现11个lncRNA与CD4 + T细胞、CD8 + T细胞等浸润性细胞的相关性均为负值,表明这些免疫细胞亚型的浸润与乳腺癌的预后显著负相关。

 

这些结果说明了已经筛选出的11个lncRNA可以作为乳腺癌可靠的免疫预测因子和预后指标。

 

总结学习

本篇LncRNA文章研究并确定了11个lncRNA作为乳腺癌可靠的免疫预测因子和预后指标,将lncRNA结合免疫,并且乘着乳腺癌的风口,值得我们借鉴学习。万事君想说更为关键的是,不用花大价钱测序,这种省钱易学的套路值得我们模仿,想模仿的小伙伴可以先将ssGSEA、Cox回归、ROC分析、TIMER数据库等学习起来,相信不久以后你也可以做的省钱经济且高分,甚至举一反三。

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