科研道路千万条,单基因研究为第一条。单基因的研究首先要做的也是最重要的就是挑选研究基因,毕竟一个有研究意义的基因直接关乎了做实验结果的好坏以及是否能被审稿人认可。怎么从生信的角度去挑选基因和设计研究思路呢,小编从最近几篇发表的单基因文章给大家分享下别人怎么做单基因的路子。
单基因相关表型:媲美PD-1免疫治疗补充靶点:Siglec15相关表型分析
导读: 这篇文章没有涉及一丢丢的实验,刻画了19年《Nature Medicine》发表的文章Siglec-15 as an immune suppressor and potential target for normalization cancer immunotherapy研究的免疫治疗潜力靶点Siglec-15的相关亚型,分析很简单4.9分。选择大于努力,科研同样适用。
1、Siglec15表达关联临床表型分析
图A: Siglec15在疾病 vs 正常间、her2+ vs her2-间表达无差异;随着stgae增高表达显著降低;Luminal\HER2\basal like表达依次显著降低;ER+ vs ER-、PR+ vs PR-样本之间显著降低图BC: Siglec15表达与TMB显著负相关,与MSI没有显著相关性图D: Siglec15 高表达为OS的保护因素,低表达患者预后更差图E: Siglec15低表达组有更高的TP53突变,而高表达组有更高的PIK3CA突变 2、Siglec15相关的乳腺癌亚型识别
图AB: Siglec15高低表达组差异基因火山图;对DEG筛选预后因子图CD: 基于Siglec15相关的预后因子进行聚类识别亚型图E-H: 亚型差异基因的识别
3、Siglec15相关的乳腺癌亚型关联免疫浸润
图AB: Siglec15相关亚型间35中免疫细胞得分差异热图展示图B-H: 基于Siglec15相关亚型免疫评分、基质评分、免疫细胞浸润差异箱线图展示
4、Siglec15相关亚型与免疫检查点的相关性分析
图A: Siglec15相关亚型间免疫检查点的差异表达情况图B-D: 每个亚型中Siglec15与免疫检查点的相关性
5、Siglec15相关亚型关联突变及生存差异分析
图AB: Siglec15相关亚型间突变负荷及明星基因突变差异情况图C-N: Siglec15相关亚型间不同生存期的预后差异
预后signature:PD-1表达和免疫浸润相关基因预后模型
导读: 乳腺癌免疫原性较弱,突变负荷低于其他癌型,因此乳腺癌免疫治疗尚未有新的进展 。一些新的研究发现某些患者能够从免疫治疗联合辅助化疗中受益。文章的亮点在于从PD-1和TME两个层面 筛选相关因子,去构建乳腺癌的预后signature以对预后分层。
1、分析PD-1对癌症预后的影响以及在临床因子中的表达情况和预后情况
图A: PD-1和PD-L1在乳腺癌中的预后价值(PD-1预后相关)图B: PD-1在临床因素中的表达差异图C: PD-1在乳腺癌亚型中的预后价值
2、WGCNA筛选PD-1表达相关基因
图A: PD-1高低表达组差异基因火山图图B-D:基于高低PD-1表达差异差异基因输入WGCNA筛选关键模块基因
3、结合肿瘤免疫细胞浸润筛选相关基因
图A: 基于23种免疫浸润细胞识别TME亚型图B-C: 分析TME亚型中PD-1表达、分组分布差异图D: 结合PD-1表达相关基因共同筛选TME和PD-1表达相关基因图EF: TME和PD-1表达相关基因功能、通路富集
4、PD-1表达和免疫浸润相关基因预后模型构建和验证
图A: 基于lasso回归分筛选最佳建模组合因子图B-F: 训练集和独立验证集评估预后模型的预测效能图G: 预后模型评分在临床特征中的差异
三、机制研究:RAD51 高表达与肿瘤侵袭性和更差预后相关
导读: 研究收集了大量的数据集:17个数据集8515样本。从 RAD51与DNA修复机制展开研究,分析了RAD51与肿瘤进展相关通路、TME、突变、药物敏感性、预后等层面相关性。亦是单基因纯生信分析,亮点在于数据量大、逻辑层层递进、涉及面广。
1、RAD51基因表达与DNA损伤修复活性、癌细胞增殖、高突变频率相关
图A: RAD51在疾病和正常间的表达差异图B: RAD51表达与瘤间异质性和同源重组修复缺陷得分(HRDscore)显著相关图C: 不同队列RAD51高表达显著富集到DNA修复途径,DNA修复途径相关基因在RAD51高低表达组存在显著差异
图A: RAD51与细胞增值评分显著正相关图B: RAD51表达在不同队列中随着grade增加显著升高,与细胞增值marker: MKI67表达显著正相关图C:不同队列中 6个细胞增值相关基因集显著富集到RAD51高表达组
图A: RAD51高表达组Silent 和Non-silent 突变频都显著高于低表达组图B:METABRIC队列中BRCA1/BRCA2/BRCA1+BRCA2三个突变组较野生型组RAD51都显著高表达,TCGA中未观测到该现象(RAD51与癌症突变水平相关,与BRCA突变不一致)
2、RAD51高表达乳腺癌具有免疫原性并通过TME激活癌症免疫
图A: RAD51高表达患者有更高的免疫惑性评分图B:不同队列中RAD51高表达患者有更高的免疫细胞浸润
3、RAD51关联药物敏感性
图A: RAD51表达与药物IC50相关性分析(GDSC)图B:不同队列中RAD51表达在新辅助治疗前后的表达差异图C:不同队列RAD51表达在病理完全缓解pCR和残余肿瘤RD中的表达差异
4、RAD51高表达患者有更差的预后
不同的队列分析RAD51 的预后价值发现,RAD51 高表达患者有更差的DFS, DSS , OS 生存
总结:
今天分享的单基因3个思路分别研究的重点分别是:相关表型、预后signature、机制。当然,单基因研究的路子远不止这三个,例如,之前生信人还分享过单基因的铺平式泛癌思路。如果不会做单基因的分析,挑选一个最新报道功能强大的基因,然后换一种癌型进行分析(由于人类癌症的异质性很大,同样的基因在不同肿瘤中可能参与不同的功能通路)然后可以进行类比,搬运到别的肿瘤中进行分析,添加一些加分项(eg.单细胞、实验等),言之有理即可。
单基因花式分析思路
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