热点+热点！m6A+铜死亡发表BMC Bioinformatics！

我想去青青草原

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)