百相网

搜索
查看: 122|回复: 0

热点+热点!m6A+铜死亡发表BMC Bioinformatics!

[复制链接]

1

主题

4

帖子

4

积分

新手上路

Rank: 1

积分
4
发表于 2022-11-25 11:28:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
导语
在肺癌进展过程中,铜死亡与m6A相关lncRNA之间的关系仍然未知。
背景介绍
m6A和铜死亡都是近年来生信的热点。今天小编为大家带来一篇整合铜死亡和m6A的文章,题目为Development and validation of the potential biomarkers based on m6A-related lncRNAs for the predictions of overall survival in the lung adenocarcinoma and differential analysis with cuproptosis,发表在BMC Bioinformatics上,影响因子3.3分。


数据介绍
来自TCGA的公共数据。
分析流程


结果解析
01m6A相关lncRNA的差异表达
使用皮尔逊相关分析鉴定了1558个m6A相关的lncRNA(P<0.001,r>0.5)。通过单变量Cox回归分析鉴定出22个与预后相关的m6A相关lncRNA(P<0.01,图1a)。这些lncRNA在正常和肿瘤样本之间显著差异表达(图1b)。在肿瘤样本中,一些lncRNA的表达水平(AC099850.4、AL606489.1、AC010999.2和AC034102.8)高于正常样本,其它lncRNA(PAN3-AS1、AF131215。5、AC024075.1、MIR99AHG、AC005884.1和AC090617.5)的表达低于正常样本(图1b)。



图1

02聚类分析
根据22个预后相关的m6A相关lncRNA的表达,通过聚类分析将所有样本分为两类。作者进一步探究了两个亚组间临床特征和22个预后相关m6A lncRNA的差异。热图显示,两个亚组之间存在显著差异(图1c)。此外,两组间肺腺癌患者的总体生存时间差异显著(P = 0.006,图1d)。
03免疫浸润
cluster1的PD-L1表达明显低于cluster2(图2b)。图2c显示了PD-L1表达与22个预后相关m6A lncRNA的表达水平之间的相关性。
基于CIBERSORT算法,作者分析了22种免疫细胞在肺癌微环境中的浸润情况。小提琴图显示,两个cluster之间13种免疫细胞的比例存在显著差异。比较两亚组的基质评分、免疫评分和估计评分发现,两组均有统计学意义(图2e–g)。



图2

04GSEA分析
作者进一步进行了GSEA分析。结果表明,在cluster2中,基因集主要富集于卵母细胞减数分裂、细胞周期和泛素介导的蛋白水解(图3a–c)。在cluster1中,基因集主要富集用于花生四烯酸代谢,亚油酸代谢和哮喘(图3d-f)。



图3

05构建m6A lncRNA预后模型
将504名患者随机分为训练队列和验证队列。通过LASSO算法选择的10个预后相关的m6A lncRNA获得风险评分(AC087501.4,L3MBTL2-AS1,AL606489.1,AC007613.1,AC090617.5,AC073316.3,AC010999.2,AC005884.1,TSPOAP1-AS1和ADPGK-AS1)(图4a)。
预后模型1年、3年、5年总体生存的AUC在训练队列中分别为0.767、0.709和0.736,在验证队列中为0.707、0.691和0.675(图 4b–c)。根据训练队列风险评分的中值,基于两个亚组分析训练队列和验证队列的生存状态(图4d-g)。在训练队列和验证队列中,低风险亚组的总体生存均显著高于高风险亚组(图4h–i)。



图4

06生存分析和亚组分析
单变量和多变量Cox回归分析发现,风险评分和分期均为肺癌患者总体生存的独立预测因素,m6A风险评分是所有亚组的关键因素。亚组分析发现,低风险组在这11个亚组的患者中显示出明显高于高风险组的总体生存(图5)。



图5

此外,两个风险组的T期,TNM期,N期,性别,免疫评分和患者群组差异显著(图6)。两个风险组中10个预后相关m6A lncRNA存在差异表达表达。



图6

低风险组和高风险组的PD-L1表达水平没有显著差异(P = 0.54)(图7)。五个铜死亡相关基因在两个风险组中的表达水平存在显著差异(图8)。浆细胞等6种免疫细胞与风险评分显著呈负相关,而其他6种免疫细胞如M0巨噬细胞与风险评分显著呈正相关。



图7



图8

小编总结
本文借助m6A和铜死亡的热点,主要内容实际上还是使用m6A相关的lncRNA构建肺癌预后模型。
首先,作者确定了与肺腺癌预后相关的m6A相关lncRNA。使用单因素Cox回归分析鉴定了22个预后m6A相关的lncRNA,并用于聚类分析。cluster1组患者的OS明显高于cluster2组。然后,在22个预后生物标志物中选择10个m6A相关的lncRNA,建立了患者总体生存的预测模型。低风险患者的生存明显高于另一组。第三,单变量和多变量cox回归显示,风险评分是总体生存的独立风险因素。第四,亚组分析中,低风险组的生存显著高于M0阶段的组,并按性别,年龄,TNM阶段,N期和T期进行划分。此外,T期、TNM期、N期、性别、免疫评分、5个铜死亡相关基因在两风险组中的差异显著。
原文转自:作图丫(ID:biomining)
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

Archiver|手机版|小黑屋|百相网

GMT+8, 2024-12-23 08:14 , Processed in 0.069690 second(s), 19 queries .

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

快速回复 返回顶部 返回列表