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生信文献 | 一种新的自噬相关lncRNA乳腺癌预后风险模型


标题:A novel autophagy-related lncRNA prognostic risk model for breast cancer

摘要:长链非编码RNA (Long non-coding RNAs, lncRNAs)被认为是乳腺癌发展的关键调控因子,并参与控制自噬。lncRNA也逐渐成为乳腺癌患者有价值的预后因素。确定自噬相关的具有预后价值的lncrna在乳腺癌中至关重要。本研究中,作者从癌症基因组图谱(TCGA)中构建了自噬相关mRNA - lncRNA共表达网络,鉴定了乳腺癌中与自噬相关的lncRNA。我们通过单因素和多因素Cox比例风险分析评估了这些自噬相关lncRNAs的预后价值,最终得到了一个由11个自噬相关lncRNAs (U62317.4, LINC01016, LINC02166, C6orf99, LINC00992, BAIAP2-DT, AC245297.3, AC090912.1, Z68871.1, LINC00578和LINC01871)组成的预后风险模型。通过Kaplan-Meier分析、单因素及多因素Cox回归分析和受试者工作特征(ROC)时间曲线分析,进一步验证风险模型是乳腺癌患者新的独立预后因素。此外,基于风险模型,通过主成分分析(PCA)和基因集富集分析(GSEA)功能注释,低风险组和高危组显示出不同的自噬和致瘤状态。总之,这11个自噬相关lncRNA的风险模型对乳腺癌有重要的预后价值,可能是临床中自噬相关的治疗靶点。

分析的数据集:TCGA的乳腺癌数据,删除生存时间小于30天的病人。

自噬相关基因的收集:其实有很多种方式,有从genecards数据库中通过搜索收集的,我个人认为是比较不靠谱的,这里是通过GSEA的数据集收集的。其实有专门的自噬数据库,可以从数据库去收集。

大概结果

首先是从乳腺癌中具有显著预后价值的自噬相关lncRNA的鉴定。具体怎么找?就是收集的自噬相关基因与lncRNA构建共表达网络,文章没写怎么构建,有一些lncRNA数据库可以分析,还有就是GDCRNATools包可以分析。得到395自噬相关基因与912自噬相关lncRNAs的网络关系。其中,Cox比例风险分析显示,24个自噬相关lncRNA与TCGA乳腺癌患者的生存显著相关(P < 0.01),包括19个低风险lncRNA(危险比(HR)<1)和5个高风险lncRNA(危险比(HR)>1)(图1A)。随后,多因素Cox分析,从上述24个具有预后意义的自噬相关lncrna中筛选出11个。

Kaplan-Meier生存分析显示高危组总生存期(OS)较低危组差。

为了评估上述11个自噬相关lncrna的风险模型是否为乳腺癌的独立预后因素,作者进行了单因素和多因素Cox回归分析。

为了进一步评估这11个自噬相关lncRNA是否参与了乳腺癌的发生发展,作者研究了这11个自噬相关lncRNA的表达与临床病理因素的关系。然后分析了11个自噬相关lncrna表达与临床病理因素的相关性。

根据11个自噬相关lncRNA、395个自噬相关编码基因和TCGA全基因组表达谱,分别进行PCA比较低风险组和高危组的差异。其实就是就是一个主成分分析,最后把到底风险映射上去的散点图,这里选择了3个主成分,用的是三维散点图。

好了,文章就到这里,相关技术文章,参考:

R语言TCGA-Assembler包下载TCGA数据

TCGA数据挖掘(一):TCGAbiolinks包介绍

TCGAbiolinks包下载TCGA数据进行表达差异分析-乳腺癌案例

TCGA数据库:GDCRNATools包下载数据、处理数据以及差异分析

TCGA数据库:SNP数据的下载整理及其可视化

TCGA数据库:临床数据下载与整理

TCGA数据库:RNA-Seq数据的下载与处理

TCGA数据库:ATAC-Seq数据的下载整理及其可视化

TCGA数据库:miRNA数据下载与整理

TCGA数据库33个Project的RNA-Seq转录组数据为你整理打包好了

一文就会TCGA数据库基因表达差异分析

TCGA数据库:生存分析

肿瘤免疫细胞浸润与临床相关性分析

一个R脚本解决某类功能基因(比如m6A甲基化)临床预后模型分析流程

基因表达谱热图绘制

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一文解决TCGA数据库临床数据下载与整理

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原始发表时间:2021-01-26

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