简单生信分析加简单实验=5分，与骨肉瘤转移和免疫浸润相关的细胞凋亡预后特征的构建

2023-07-05 23:23 作者:275276 0人读过 | 我要投稿

获取与骨肉瘤转移相关的凋亡相关DEmRNA

RNA-seq 数据从GSE21257下载，其中包括 34 名转移性患者和 19 名非转移性患者。共筛选出217个与骨肉瘤转移相关的下调DEmRNA和247个上调DEmRNA。从 MSigDB 的标志基因集中下载了 161 个凋亡相关基因，然后与之前获得的 DEmRNA 相交。最终，鉴定出 9 个与细胞凋亡相关的 DEmRNA

鉴定与骨肉瘤转移相关的凋亡相关 DEmRNA。(A) GSE21257数据库中与骨肉瘤转移相关的DEmRNA。红色表示DEmRNA上调（P <0.05，FC>1.5），绿色表示DEmRNA下调（P >0.05，FC<0.67）。(B) 在GSE21257和 MSigDB 数据库中鉴定出九种与细胞凋亡相关的 DEmRNA 。DEmRNA，差异表达的信使RNA；FC，倍数变化；MSigDB：分子特征数据库。

细胞凋亡相关预后特征的构建

通过单变量和多变量 cox 回归分析，应用先前获得的 9 个 DEmRNA 构建细胞凋亡相关的预后特征。在单变量 Cox 回归分析中，四个基因被确定为预后相关基因。随后，通过多元cox回归分析对这些基因进行探索，并筛选出其中两个来建立基因特征。根据基因的回归系数和表达水平构建风险评分公式：

GSE21257中凋亡相关预后特征的建立。(A) 凋亡相关 DEmRNA 的单变量 cox 回归分析揭示了四个预后基因。(B)风险评分的分布和中值。(C) 高风险组和低风险组中 HSPB1 和 IER3 的热图显示，HSPB1 与风险评分呈正相关，而 IER3 则呈现相反趋势。(D) 患者风险评分和生存状态的散点图。(E) 高风险组和低风险组患者的 Kaplan-Meier 生存图。(F) 细胞凋亡相关预后特征 1 年、3 年和 5 年的时间依赖性 ROC 曲线。DEmiRNA，差异表达的microRNA；ROC，接受者操作特征；IER3：立即早期反应 3，HSPB1：热休克蛋白家族 B 成员 1。

Riskscore=(0.44*HSPB1)+(−0.34*IER3)

接下来，根据风险评分的中值将所有患者分为高风险组和低风险组。热图显示，热休克蛋白家族 B 成员 1（HSPB1）在高危组中增加，而立即早期反应 3（IER3）则表现出相反的趋势。同时，高危患者的预后比低危组更差。最后，建立了随时间变化的ROC曲线。1 年、3 年和 5 年 ROC 图的曲线下面积 (AUC) 分别为 0.75、0.74 和 0.71，这表明这种凋亡相关预后特征的稳健性。

细胞凋亡相关预后特征的验证

该基因签名的可靠性在GSE39055中得到了验证。37 名具有综合预后信息的骨肉瘤患者参与了后续分析。根据之前的风险评分公式，18名患者被分为低风险组，其余19名患者被视为高风险组。HSPB1和IER3的表达倾向与GSE21257相似。风险图和KM生存分析也表明低风险评分与更好的预后相关。此外，时间依赖性 ROC 曲线表明基因特征是可靠的。

临床变量与细胞凋亡相关预后特征之间关系的研究

应用单变量和多变量 Cox 回归分析来研究细胞凋亡相关特征和临床变量之间的预测关系。风险评分分别被确定为GSE21257（HR = 2.48，95% CI = 1.44–4.26，P = 0.0010）和GSE39055（HR = 4.69，95% CI = 1.05–20.85，P = 0.042）的独立预后因素。更重要的是，转移或复发的患者比没有转移或复发的患者具有更高的风险评分。

GSE21257和GSE39055中凋亡相关基因特征与临床参数之间的关系。（A 和 B）。单变量和多变量 cox 回归分析显示，风险评分是GSE21257的独立预后因素。（C 和 D）。单变量和多变量 Cox 回归分析验证了风险评分和复发是GSE39055的两个独立预后因素。(E)。GSE21257中细胞凋亡相关风险评分与骨肉瘤转移的相关性。（F）。GSE39055中细胞凋亡相关风险评分与骨肉瘤复发之间的关系。

然后探讨临床参数与特征中的个体基因之间的相关性。在GSE21257中，HSPB1和IER3的表达与诊断年龄或性别无关。相反，这两个基因与转移和细胞凋亡相关风险显着相关。GSE39055中也获得了类似的结果，只是 HSPB1 与患者的复发状态不相关

列线图的构建

为了准确估计骨肉瘤患者的预后，根据临床变量和风险评分建立列线图。列线图评分与患者 3 年或 5 年生存率之间的关系显示在图。3 年和 5 年校准曲线显示列线图的高度可预测性，C 指数值（0.86 和 0.95）表明列线图是可靠的

在GSE21257中建立列线图。(A) 预测骨肉瘤患者 3 年和 5 年生存风险的列线图。(B) 3 年生存率的校准曲线。(C) 5 年生存率的校准曲线。

细胞凋亡相关预后特征的基因集富集分析

为了确定与细胞凋亡风险相关的失调途径，进行了 GSEA。结果显示，在GSE21257和GSE39055中，高危患者伴有许多免疫功能下调，例如自然杀伤细胞介导的细胞毒性、B细胞受体信号通路和IgA产生的肠道免疫网络。这些结果表明细胞凋亡与免疫系统之间可能存在潜在的密切关系。

细胞凋亡与免疫浸润的相关性探讨

通过CIBERSORT算法评估骨肉瘤中22种免疫细胞的免疫浸润状态。具有统计学意义的骨肉瘤免疫细胞。这些细胞之间的相互关系显示在图然后在ssGSEA分析中进行了细胞凋亡相关风险和免疫浸润之间的具体关系。有趣的是， GSE21257中几乎所有免疫细胞 (14) 和功能 (13) 均失调。同时， GSE39055中两种免疫细胞和四种免疫功能存在差异表达。重叠的项目包括一种免疫细胞（Th1细胞）和四种免疫功能（CCR、Check-point、MHC I类和T细胞共抑制），而MHC I类表现出相反的趋势并被删除。

GSE21257细胞凋亡与免疫浸润的关系。(A)22种免疫细胞在骨肉瘤中的浸润比例具有统计学意义。(B) 骨肉瘤中不同免疫细胞之间相关性的热图。每个小方框中的数字和圆圈代表两个单元格之间对应的相关值。蓝色表示正相关，红色表示负相关。(C) 风险评分与不同免疫细胞之间的相关性。(D) 风险评分与不同免疫特征之间的关联。(E) GSE21257和GSE39055之间重叠的免疫细胞和功能。红色暗示两个数据集中相反的趋势。NS，不显着；* P< 0.05；** P < 0.01；*** P < 0.001。

骨肉瘤样本中凋亡相关基因的验证

我们筛选出瑞金医院病理诊断为骨肉瘤的8例患者，将其分为非转移组（4例）和转移组（4例）。然后通过 IHC 检测验证人骨肉瘤样本中凋亡相关基因的表达。结果显示，HSPB1 在非转移患者中下调，而 IER3 显示相反的趋势。总之，我们识别并验证了与骨肉瘤转移相关的细胞凋亡相关的预后特征。更重要的是，我们发现这个特征与骨肉瘤的免疫浸润有关。该基因特征可以作为预测患者预后的生物标志物，并可能为临床治疗提供新的治疗靶点。应该进行进一步的研究和临床试验来阐明我们研究结果的具体机制。

标签：生信 TCGA GEO