只知道单基因分析？基因家族分析也很哇塞！多组学分析+预后模型构建+简单验证，干湿结

2023-03-21 19:00 作者:尔云间 0人读过 | 我要投稿

手握目标基因，想从生信角度拓展一下研究又不知从何处入手？

小云首推是“单基因分析”思路，因为它既可以单独成文又可以延伸做实验形成大课题，进可攻退可守

其实针对已有目标基因还有个类似于“单基因分析”的高阶思路，那就是“基因家族分析”~ ~

“基因家族分析”的对象是基因家族，所以如果有目标基因，可以扩大为目标基因所在的基因家族进行分析，分析手法和思路都类似于“单基因分析”（ps：只是“基因家族分析”更便于构建模型），但它的创新性更高哦！所以在分析难易度没差别、思路优势也一致的情况下，如果能找到“基因家族”，小伙伴们也可以考虑更具创新性的选题哦！

小云这次就推荐一个接近5分的生信思路——糖异生相关基因家族多组学分析+肿瘤预后模型+简单表达验证，分析思路比较简单，干湿结合轻松搞定4.9分+文章，生信小白适用！

l 题目：基于ATF/CREB转录因子家族基因相关模型探讨肝细胞癌的预后、肿瘤微环境和肿瘤免疫浸润

l 杂志：J Hepatocell Carcinoma

l 影响因子：IF=4.962

l 发表时间：2023年2月

研究背景

转录调节因子的ATF/CREB家族是一大类碱性区域亮氨酸拉链(bZip)蛋白，目前有21个成员。转录调节因子的ATF/CREB网络是糖异生过程以及维持全身葡萄糖稳态所必需的，它的失调与癌症的进展有关。因为肝脏在全身葡萄糖稳态中起着核心作用，所以评估ATF/CREB家族在HCC诊断和预后中的预测价值是至关重要的。

数据来源

研究流程

基于TCGA-HCC队列评估了ATF/CREB家族中21个基因的表达、拷贝数变异和体细胞突变频率。通过Lasso和Cox回归分析建立了基于ATF/CREB基因家族的预后模型，进行Kaplan-Meier生存分析并利用ROC曲线验证了预测模型的准确性。此外，还研究了预后模型与免疫检查点和免疫细胞以及药敏性之间的联系。最后在临床样本中通过qPCR和IHC验证6个核心基因的表达。

主要结果

1. ATF/CREB家族的基因表达分析和基因组遗传变异分析

在TCGA-HCC队列中分析ATF/CREB家族21个基因在HCC和邻近正常样本中的差异表达（图1B）。利用RCircos工具收集ATF/CREB家族基因的染色体分布，使用Perl软件和R包进行CNV分析（图1A）。使用R包maftools工具分析ATF/CREB家族基因的突变频率（图1C）。

2. 基于ATF/CREB家族基因风险评分模型的建立与验证

在TCGA-HCC队列中通过单变量Cox回归和lasso-Cox回归分析建立基于6个OS相关ATF/CREB家族基因的风险模型（图2A, B）。根据中位风险评分将患者分为高风险组和低风险组，进行KM生存分析并利用ROC曲线评估模型性能（图2C, E），模型在ICGC队列中进行验证（图2D, F）。综合风险评分和临床病理参数建立列线图（图3A），并利用校准曲线和ROC曲线评估模型预测性能（图3B, C）（ps：单因素回归分析、Lasso回归模型构建、KM生存曲线绘制、ROC曲线/校准曲线绘制等都可以用小云新开发的零代码生信分析小工具实现哦，云生信分析工具平台包含超多零代码分析和绘图小工具，上传数据一键出图，感兴趣的小伙伴欢迎来尝试，网址：http://www.biocloudservice.com/home.html）。

图3 列线图的建立与评估

3. 风险评分与免疫的相关性分析

在TCGA队列中比较高风险评分组和低风险评分组之间46个免疫检查点基因的差异表达（图4D）。利用“preprocessCore”R包和CIBERSORT技术评估22种不同免疫细胞的浸润状态，以研究风险评分和免疫细胞浸润之间的联系（图4B），并分析6个模型预后基因和22个免疫细胞浸润之间的相关性（图4A）。使用ssGSEA算法分析高风险组和低风险组之间的免疫相关功能富集评分的差异（图4C）。（ps：各种免疫浸润分析、相关性分析也可以用小云新开发的零代码生信分析小工具实现，感兴趣的小伙伴欢迎来尝试哟，网址：http://www.biocloudservice.com/home.html）