IF=8.86|肝癌免疫相关lncRNA预后标志物文献解读

IF=8.86|肝癌免疫相关lncRNA预后标志物文献解读

文章发表在Molecular Therapy Nucleic Acids(IF: 8.86)
Immune-Related lncRNA to Construct Novel Signature and Predict the Immune Landscape of Human Hepatocellular Carcinoma

背景介绍

1.尽管肝细胞癌 (HCC) 发生率与死亡率很高,其致病因素繁多,但HCC 的药物治疗也取得了相当大的进展,尤其是免疫检查点抑制剂 (ICI)

2.lncRNA 与 DNA、RNA 和蛋白质相互作用并表现出增强或抑制作用。正常发育和肿瘤发生(如 HCC)都涉及 lncRNA 的调节

3.专注于肿瘤免疫浸润的特征在癌症的诊断、评估和治疗中显示出有希望的预测和预后价值

数据分析思路

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  1. 从TCGA数据库获得LIHC基因表达谱数据,ensemble获得gtf文件,根据注释文件得到lncRNA的表达数据;从ImmPort获得免疫相关基因
  2. 对lncRNA以及免疫相关基因做相关性分析,筛选r>0.4且p<0.001的lncRNA为免疫相关lncRNA(irlncRNA)
  3. 针对irlncRNA基于肿瘤组织与正常组织做差异表达分析,筛选logFC>1.5且FDR<0.05的irlncRNA为差异irlncRNA(DEirlncRNA)
  4. DEirlncRNA一一配对构建0-1矩阵筛选0或1>20%的对为候选DEirlncRNA对
  5. 候选DEirlncRNA对做单因素回归分析以及修正的lasso回归(10倍交叉验证,随着随机刺激因素的1000次循环),筛选出现次数>100的DEirlncRNA对
  6. 获得的DEirlncRNA对做多因素cox回归从而得到风险模型
  7. 计算每一个DEirlncRNA对的AUC值,最大AUC值的DEirlncRNA对为选择模型,绘制一年,三年,五年的ROC曲线,其中在五年的ROC曲线中,确定最大拐点,并将其作为风险分数的分界点,由此划分高低风险组
  8. 对此DEirlncRNA对构成的风险模型进行临床特征评估,免疫浸润评估以及化疗药物敏感性评估。

结果

1.DEirlncRNA的热图和火山图(A,B);多因素cox回归后得到的风险模型(C)

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2.计算36个DEirlncRNA对的AUC值并绘制曲线(A);AUC值最大的DEirlncRNA对的ROC曲线(B);该DEirlncRNA对的一年,三年,五年ROC曲线(C);比较五年ROC曲线与其他临床特征(D);AIC值确定ROC曲线最大拐点(E)
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3.根据确定的分界点划分高低风险组,绘制生存曲线(C)以及生存时间状态散点图(A,B)
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4.条形图 (A) 连同散点图显示 (B) T 分期、(C) M 分期、(D) 肿瘤分级、(E) 临床分期和 (F) 生存状态与 riskScore 之间的关联。(G)单因素及多因素回归分析结果

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5.高风险组与巨噬细胞、单核细胞和 CD8 + T 细胞等肿瘤浸润性免疫细胞呈正相关,而它们与成纤维细胞和 CD4 + T 细胞呈负相关(A)(B-E)风险模型与 ICI 相关生物标志物(CTLA4、HAVCR2、LAG3、PDCD1)的相关性;(F)化疗药物(阿霉素、丝裂霉素、顺铂、长春碱)治疗肝细胞癌的疗效与风险模型之间的关联attachments-2022-01-dLojhyUR61d79dcc24059.png
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  • 发表于 2022-01-07 10:00
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  • 分类:文献解读

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