快来看CD8+T细胞和酸性微环境这个5分思路!一分钟教你生信分析如何助力课题设计!“三

你知道生信分析如何助力课题设计吗?
分析内容不用很多很复杂,但要精准而有用!
想知道答案就看这篇!

如果导师让你设计个肿瘤微环境的课题思路,但没有任何前期基础,你会怎么做?
查文献,喜欢哪个方向就设计哪个?
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求大神,大神建议做哪个就设计哪个?
这些方法都有些无的放矢。
小云这还有一条妙计,就是做生信分析!
这时候你可能要嘲讽小云:你这大概是职业病吧?

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看来不拿出点实证,是无法说服你的~
既然如此,小云今天就借这篇5分+的生信文章,跟你说说生信分析是如何助力课题设计的,只需3步就能得到关键免疫细胞和关键基因:
1) 分析免疫细胞浸润,选择关键免疫细胞进行分组;
2) 分析组间差异表达基因,选择与免疫细胞最相关的关键基因;
3) 单细胞数据分析关键基因的细胞定位。

题目:CA9相关的酸性微环境介导CD8+T细胞相关的胰腺癌免疫抑制
杂志:Frontiers in oncology
影响因子:5.738
发表时间:2022年1月
数据信息
数据集/队列 数据库 数据类型 样本信息
TCGA-胰腺癌 TCGA RNA-seq数据 154个胰腺癌样本CRA001160 Genome Sequence Archive scRNA-seq数据 单细胞RNA-seq数据
GSE131050 GEO 芯片数据 47个胰腺癌样本
研究思路
对TCGA胰腺癌数据进行CIBERSORT分析,筛选与胰腺癌患者预后相关的免疫细胞--CD8+T细胞。按CD8+T细胞浸润水平分组,筛选与CD8+T细胞显著负相关的差异表达基因--碳酸酐酶9 (CA9)。单细胞数据分析确定CA9主要表达在肿瘤细胞中。根据CA9的表达水平将患者分成高表达组和低表达组,分析CA9与胰腺癌患者预后、免疫检查点、肿瘤突变负荷(TMB)和铁死亡基因的相关性。通过实验验证CA9抑制剂的作用。
主要研究结果
1. CD8+T细胞与胰腺癌的预后不良相关
CIBERSORT分析TCGA胰腺癌数据中免疫细胞浸润情况,其中CD8+T细胞低浸润水平与胰腺癌预后不良显著相关。还发现单核细胞和M0巨噬细胞与患者预后相关。

2. 筛选与CD8+T细胞浸润相关的关键基因CA9
根据CD8+T细胞的浸润水平,将患者分成CD8+T细胞高浸润组和低浸润组,分析两组间的差异表达基因(DEGs)。并对DEGs进行GO和KEGG分析。


其中CA9表达与CD8+T细胞浸润比例呈显著负相关。GEO数据集验证了这一结果。

3. 单细胞数据分析确定CA9的细胞定位
分析scRNA-seq数据集CRA001160,结果显示CA9主要在胰腺癌细胞中表达,肿瘤细胞中CA9的表达与CD8+T细胞浸润有关。

4. CA9表达与胰腺癌患者预后相关
对TCGA胰腺癌数据进行KM生存分析,发现CA9低表达的患者比CA9高表达的患者有更好的OS。然后根据CA9的表达水平计算每个样本的风险评分,进行时间依赖性受试者工作特征(ROC)分析,生存期1年、3年、5年风险评分的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.603、0.563、0.742。提示用CA9表达水平预测胰腺癌预后是可靠的。


5. 分析CA9与免疫检查点、肿瘤突变负荷(TMB)和铁死亡相关基因的相关性
分析CA9高表达组和低表达组免疫检查点分子的表达,以及CA9与肿瘤突变负担(TMB)、铁死亡相关mRNA和m6A相关mRNA的相关性。发现胰腺癌患者CA9与TMB评分呈正相关。显著差异表达的铁死亡基因包括CDKN1A、GPX4等。

6. 实验验证CA9抑制剂对肿瘤、酸性微环境和CD8+T细胞的作用
CA9是碳酸酐酶(CA)家族成员,CA9催化二氧化碳生成碳酸氢盐离子和质子,细胞膜的CA9是肿瘤pH调节机制的重要组成部分。因此检测了对酸性微环境的影响。

小云有话说
这篇文章通过3步分析就得到了关键免疫细胞和关键基因:
1) 分析免疫细胞浸润,选择关键免疫细胞(CD8+T细胞)进行分组;
2) 分析组间差异表达基因,选择与免疫细胞显著负相关的关键基因CA9进行分析;
3) 利用单细胞数据分析关键基因的细胞定位,主要定位于肿瘤细胞。
后面就是针对关键基因进行的一些常规分析,证明CA9与预后、免疫检查点等的相关性,还分析了CA9与铁死亡基因、m6A基因的相关性,发现几个铁死亡基因差异表达,这也为后续课题初步筛选了潜在的方向,比如可以设计“CA9通过铁死亡影响酸性微环境,抑制CD8+T细胞的功能”等课题思路。
看完小云的分析,是不是觉得用生信分析助力课题设计的方法很好用呢?
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