2024-06-16

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小云生信果 2024-03-01 19:00:59

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热点整体分析

铁死亡

铁死亡是一种非凋亡和氧化损伤相关的调节性细胞死亡，主要由铁积累、脂质过氧化和随后的质膜破裂驱动。铁死亡的过程是通过利用表观遗传、转录和翻译后机制实现的各种分子信号传导进一步控制的（Chen等人，2020b）目的：从先前的研究中获取铁死亡相关基因，通过铁死亡相关基因对样本进行分型，通过单因素cox分析进行构建铁死亡预后标志物，为了防止拟合使用lasso回归，通过随机分组来验证预后标志物。意义：人类疾病的组织样本中也会出现过度或不足的铁死亡反应，这凸显了铁死亡的病理相关性的潜力。因此，通过不同疾病其相应的调控机制来关注铁死亡的特征和生物标志物是十分具有生物学意义。

共刺激因子

尽管肿瘤细胞表达抗原，但自发的免疫介导的癌症排斥似乎是一个罕见的事件。一些肽是T细胞受体参与构成了激活新生T细胞的主要信号，但并不足以启动效应细胞的有效生成和维持。T细胞的完全激活需要额外的信号，这些信号由存在于激活的抗原呈递细胞上的成本刺激分子驱动，但在肿瘤上很少。在发现B7-1（CD80）之后，其他几个刺激分子已被证明有助于T细胞的激活，并与提高抗肿瘤免疫力有关。此外，增加对共抑制受体的了解，突出了可以主导性地抑制抗肿瘤T细胞功能的其他关键途径。改善共刺激和干扰负性调节，仍然是治疗癌症的一个有吸引力的免疫治疗方法。目的：从先前研究获取免疫相关的共刺激分子，对样本中的共刺激分子基因提取构建标志物，并根据标志物分析，随后研究标志物与其他临床信息的关系。验证标志物，对不同分型的差异基因进行富集分析，突变分析，免疫浸润分析。意义：免疫共刺激分子是免疫治疗的重要手段，通过研究免疫共刺激分子的机制，以及在疾病中的作用，可以为临床研究提供新的见解。

m6A+自噬基因

自噬是一种进化上保守的蛋白质降解过程，通过降解长寿的蛋白质和有缺陷的细胞器来维持细胞的平衡。以前的研究表明，自噬的失调与肿瘤的发生密切相关。然而，自噬在肿瘤发病机制中的作用及其对预后的影响是复杂的，仍然不清楚。据报道，自噬涉及三种途径：巨噬、微噬和伴侣介导的自噬（CMA）。自噬相关基因在肿瘤的进展和预后中起到作用。N6-甲基腺苷（m6A）通过调节RNA稳定性、microRNA加工、mRNA和mRNA翻译来改变基因的表达和生物学功能，其失调已在各种人类癌症中得到观察。这些研究表明，m6A甲基化相关基因为癌症的诊断和治疗提供了更多可能性。目的：从HADb中获得了自噬相关基因。提取样本中m6A相关基因并计算m6A相关基因与自噬基因之间的相关系数，筛选出与m6A基因显着相关的自噬基因。此外，将相关性系数大于0.5和 p<0.05的m6A-自噬对用于构建共表达网络。随后，筛选与预后相关的自噬基因，预后模型的开发与验，这里的PCA主要是比较低风险组和高风险组之间 m6A 表达水平的差异，应该使用3DPCA看的效果较好，最后免疫浸润分析。意义：m6A修饰参与了与细胞存活和死亡相关的各种生物学过程，如免疫反应、细胞凋亡和自噬。同时，自噬是控制细胞命运的重要细胞过程。因此，自噬与 m6A 之间的关系很值得研究。

可变剪切

选择性剪接（AS）是将内含子从大多数人类多外显子基因中移除，并交替包括或排除特定外显子的过程。前mRNA的AS是解释蛋白质组多样性的最广泛和最复杂的机制之一，在结构和功能上产生成熟的mRNA和蛋白质变体。除了蛋白质的多样性,mRNA异构体的翻译也通过导致过早终止密码子的降解而被AS事件下调。因此，AS是一个不可缺少的程序，剪接模式的改变与蛋白质功能有密切的关系。在过去的几年里，大量的基因组和功能调查发现，特定异构体的启动和剪接缺陷是癌症的驱动因素。在过去的几年里，越来越多的证据表明，不寻常的AS事件可以在癌症的生物生成和恶化过程中发挥直接作用，涉及到细胞增殖、迁移、免疫逃逸和其他过程。目的：用SpliceSeq 计算每个蛋白质编码基因的 AS 事件的值。通过计算了Percent Spliced In（PSI）值，删除PSI小于75的AS 。比较正常和在肿瘤中的AS,对差异的免疫基因进行单变量和多因素 Cox 分析。随后绘制扰动图和剪接因子调控的网络建立，富集分析。意义：选择性剪接是一个重要的过程，通过该过程，单个前 mRNA 前体在结构和功能上产生大量成熟的mRNA 和蛋白质同种型。越来越多的证据表明，AS的可塑性通过促进癌细胞产生亚型转化，参与了肿瘤的细胞转移、凋亡、侵袭、增殖、免疫逃避和药物依赖。到目前为止，大多数研究都集中在探索 AS 事件作为癌症的生物标志物，已经证明一些 AS 事件和剪接变体可以作为诊断和预测癌症的指标。

基于单细胞预后模型构建

单细胞RNA测序（scRNA-seq）是一种在单细胞水平上对基因组、转录组和表观基因组进行高通量测序分析的新技术，可以揭示单细胞的基因结构和基因表达状态，揭示细胞间异质性，弥补了传统高通量测序的局限性。scRNA-seq已成功应用于多种恶性肿瘤，以分析肿瘤内异质性、监测循环癌细胞和预测肿瘤预后。然而，尚未开发出基于 scRNA-seq 的模型。目的：通过研究异质性细胞的区分来筛选肿瘤核心的免疫细胞的特征基因进行构建模型意义：传统的组织测序分析使用数百万或更多细胞的混合物，结果代表一组细胞的平均转录组表达，或优势细胞的信息。使用这种方法意味着有可能遗漏重要的基因。scRNA-seq 尤其适用于肿瘤精确反映肿瘤细胞内的异质性。可以发现单个细胞之间的异质信息，可以发现真正表征癌症细胞的重要基因。因此，基于免疫细胞的 scRNA-seq 数据特征可以作为可靠的生物标志物来预测预后。

药物敏感性分析

病人对药物的反应情况通常是一个很复杂的现象，由遗传因素和环境共同决定着。所以研究者通常认为我们要想预测药物作用就得收集尽可能多的信息，比如使用全基因组范围的snp信息来预测复杂性状，但是癌症患者有个特性，就是他们的染色体通常是非整倍体，所以从肿瘤样本里面测序得到可靠的基因型其实是比较困难的。相反，量化所有基因表达情况是很容易的事。目的：结合CGP数据库以及自己待预测的表达矩阵，估算各个样本的药物敏感性IC50值。意义：根据病人基因表达数据，采用岭回归分析预测不同组别病人对某一种药物的敏感性IC50值，同时通过比较不同亚型样本的药物敏感性，揭示亚型样本特征，对药物研发具有指导参考作用。

代谢亚型分析

癌基因激活，抑癌基因失活是发生癌症的基础，而绝大多数癌基因及抑癌基因在细胞代谢中发挥关键作用，促进代谢重编程。肿瘤代谢是一大热点，当然有综述阐述肿瘤代谢的特点，总共有六个，其中“代谢物驱动的基因表达失控”、“代谢物与微环境相互作用”的两个特点决定了转录组学在研究肿瘤代谢的重要性。癌细胞会设法通过一系列代谢分子信号通路来寻找、摄取食物。如果，癌细胞无法获取能量，进展、扩散转移的速度以及抑制机体免疫的一系列手段都会减弱。这为实施精准药物打击提供基石。目的：从先前的研究中获取代谢相关基因，通过代谢相关基因对样本进行分型，通过预后、临床因素、差异基因刻画亚型特征，并通过功能和蛋白互作网络找到代谢亚型间重要标记物。意义：肿瘤细胞也是细胞，并且具备了与众不同的代谢过程，业界也称之为“代谢重编程”。对于迫切攻破肿瘤的人类来说，任何可以利用的弱点，那都要物尽其用。因此，通过不同疾病其相应的调控机制来关注代谢的特征和生物标志物是十分具有生物学意义。

癌症单基因研究

随着测序技术的发展，每年测序数据量快速增长。随着海量测序数据的增长，越来越多的研究人员开始挖掘公共数据库中的测序数据的意义。已有很多研究表明，某个基因可能参与了某种肿瘤的发生和发展。我们可以使用生物信息学的方法分析基因在肿瘤中参与的生物过程和行使的功能。单基因生信分析内容主要分为两步，第一步为筛选核心基因，第二步为对核心基因进行深入分析，包括单基因泛癌免疫，WGCNA, 突变拷贝数多组学分析，预后模型等。目的：基于生物信息学方法鉴定某个基因可以作为某种癌症的肿瘤微环境中免疫相关的预后生物标志物。意义：从不同层面研究单个基因对疾病的影响，比较专一，做的内容比较深入，而且有利于后续验证，对后续实验设计也有着很大的参考价值。