基于癌症基因组图谱计划多组学数据构建胶质母细胞瘤六基因预后模型

胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)是最常见的原发性颅内肿瘤,恶性程度极高,患者预后极差.为了识别GBM预后生物标记物,建立预后模型,本研究通过分析癌症基因组图谱计划(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中GBM的表达谱数据,筛选出不同生存期GBM患者差异基因.利用GISTIC软...     

基于单细胞转录组的多级别胶质瘤异质性及免疫微环境分析揭示了潜在的预后生物标志物

脑胶质瘤(glioma)是中枢神经系统最常见的内在肿瘤,具有发病率高、预后较差等特点。本研究旨在鉴定多形性胶质母细胞瘤(glioblastoma multiforme,GBM)和低级别胶质瘤(lower-grade gliomas, LGG)之间的差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),以探讨不同级别胶质瘤的预后影响因素。从NCBI基因表达综合数据库中收集了胶质瘤的单细胞转录组测序数据,其中包括来自3个数据集的共29 097个细胞样本。对于不同分级的人脑胶质瘤进行分析,经过滤得到21 071个细胞,通过基因本体分析、京都基因与基因组百科全书途径分析,从差异表达基因中筛选出70个基因,我们通过查阅文献,聚焦到delta样典型Notch配体3 (delta like canonical Notch ligand 3,DLL3)这个基因。基于TCGA的基因表达谱交互分析(gene expression profiling interactive analysis, GEPIA)数据库用于探索LGG和GBM中DLL3基因的表达差异,采用基因表达...     

自噬基因CTSL表达与胶质母细胞瘤患者预后相关

本研究旨在探讨自噬基因CTSL对胶质母细胞瘤(GBM)患者的预后影响。利用癌症基因组图谱(TCGA)、人类自噬数据库(HADB)、中国脑胶质瘤基因组图谱(CGGA)数据库、基因表达谱分析(GEPIA)获取数据信息,通过筛选差异表达基因及单因素和多因素COX分析确定GBM的独立预后危险因素,同时通过基因本体论(GO)、基因组百科全书途径(KEGG)、临床病理相关性、基因集富集分析(GSEA)、自噬基因网络分析CTSL的相关作用机制。结果显示:(1)富集分析显示胶质母细胞瘤中差异自噬基因(ARG)与自噬体的形成、细胞凋亡、血管生成、细胞化疗等相关;(2)GBM中CTSL的mRNA水平明显高于正常组织样本;(3)多因素COX回归分析显示自噬基因CTSL的高表达为GBM预后的独立危险因素,STUPP治疗(术后替莫唑胺[Tmz]同步放化疗+Tmz辅助化疗)为独立保护因素;(4)自噬基因CTSL在非GCIMP(CpG岛甲基化)型、间质型、IDH野生型、1p/19q无缺失型胶质母细胞瘤及化疗后表达量更高。综上所述,本研究分析了自噬基因在GBM中的作用,并表明自噬基因CTSL的过表达预示胶质母细胞瘤患者不良预后,显示自噬基因CTSL有作为有效靶标的潜质。     

FN1在GBM中的表达差异及对预后的影响

[目的]探究纤维连接蛋白1(Fibronectin 1,FN1)在多形性胶质母细胞瘤(GBM)中的表达情况及对患者预后的影响,为GBM的早期诊断和治疗提供生物标志物。[方法]CCLE数据库分析FN1在不同肿瘤细胞系中的表达;UALCAN和GEPIA2数据库分析FN1在GBM肿瘤组织和正常组织中的表达差异;The Human Protein Atlas数据库分析FN1蛋白在GBM肿瘤组织和正常组织中的表达;GEPIA2数据库分析FN1在肿瘤组织中的异常表达对GBM患者总体生存率和无病生存率的影响;DAVID 6.8在线软件对FN1相关基因进行KEGG通路富集。[结果]在所有类型肿瘤细胞系中,GBM肿瘤细胞系中FN1 mRNA表达水平中排第八;FN1在GBM肿瘤组织中的表达高于正常组织(***P<0.001和*P<0.05),并且FN1高表达后GBM患者的总体生存率和无病生存率均降低(P=0.028和P=0.0056);KEGG分析结果表明与FN1正相关的基因富集通路有57个,癌症通路位于第三位。[结论]FN1在GBM中明显上调,是GBM诊断和预后的有效生物标志物。     

生物信息学方法筛选胶质母细胞瘤的核心基因

多形性胶质母细胞瘤(GBM)是成人最常见的恶性神经上皮肿瘤,关于其诊断和治疗的靶点研究一直是困扰研究者的难题。采用生物信息学的方法对GBM的基因表达信息进行分析,从TCGA中共获取169例GBM样本,正常脑组织样本5例,共17 847个基因。筛选出差异基因3 184个,利用Gene Ontology (GO)富集分析和Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)对差异基因的功能进行富集分析。利用STRING工具和cytoscape构建蛋白互作网络,连通性得分最高的被筛选为核心基因。联合ONCOMINE平台对核心基因进行表达分析。采用Kaplan-Meier法绘制核心基因生存曲线,了解核心基因对GBM患者生存时间和生存几率的相关性。共筛选出上调差异基因1 582个,下调差异基因1 601个。BottleNeck算法中连通性得分前十被选为核心基因,联合ONCOMINE分析,KCNAB2在GBM中低表达。KCNAB2的过表达预测了GBM患者更短的生存时间。相较于正常脑组织,KCNAB2在GBM中低表达。而当KCNAB2过表达时,GBM患者的生存时间明显缩短。但是,核心基因KCNAB2在GBM患者生存时间中的影响机制和存在价值仍需要进一步的研究去验证。     

基于生物信息学技术筛选影响胶质母细胞瘤化疗敏感性 相关基因的研究

目的:应用生物信息学技术筛选影响胶质母细胞瘤(GBM)化疗敏感性的相关基因。方法:对2批胶质瘤患者BIOSTAR基因芯片进行分析。通过随访完善临床资料,筛选芯片中胶质母细胞瘤患者生存期长、短两组间的差异基因,明确差异基因参与的功能和通路,并构建与烷化剂相关基因的信号传导网络,结合芯片数据、患者预后和信号传导网络,筛选GBM化疗敏感性的相关基因。结果:两组芯片中间差异基因有503条。2批芯片的差异基因主要参与62项基因功能,主要参与31条信号传导通路。通过对差异基因功能、通路,烷化剂信号转导网络的分析,得到影响胶质母细胞瘤化疗敏感性的核心的差异基因IFNGR2、IL8、ITGA5、TNFRSF1B。结论:通过严谨的实验设计和科学的统计学判别,结合患者完整的生存资料,本研究成功地应用生物信息学技术对基因芯片的大量数据进行挖掘和分析,并筛选出了可能影响GBM患者预后和化疗药物敏感性的基因,为进一步功能实验和患者个体化治疗奠定了基础。     

桑根酮C通过促进β-catenin的泛素化水平抑制胶质母细胞瘤的迁移侵袭能力

胶质母细胞瘤属于浸润性的恶性肿瘤,目前其化疗新药物的寻找和治疗仍待突破。桑根酮C (Sanggenon C, SC)来源于桑白皮,在多种癌症中发挥着抗肿瘤功效。本研究利用显微镜拍摄、transwell实验和免疫荧光实验验证了SC对胶质母细胞瘤的迁移侵袭能力的影响;基因富集、实时荧光定量PCR (real-time qPCR)以及泛素化实验用于阐明SC抑制胶质母细胞瘤迁移侵袭能力的分子机制。显微镜拍摄结果显示,对胶质母细胞瘤进行加药处理后细胞形态明显回缩,细胞迁移侵袭能力被削弱;Transwell实验和免疫荧光实验也验证了SC能抑制胶质母细胞瘤迁移侵袭能力的猜测;基因富集实验结果表明SC可能调控迁移侵袭相关基因的表达,并且影响Wnt/β-catenin信号通路的活性;Western blotting揭示了SC可调控β-catenin的泛素化水平,并且抑制β-catenin及其下游蛋白的表达;Real-time qPCR实验结果在转录水平上佐证Western blotting的结果。SC通过调控β-catenin的泛素化水平抑制胶质母细胞瘤的迁移侵袭能力,为胶质母细胞瘤的治疗提供了新的思路。     

通过miRNA基因表达谱的基因共表达网络构建对星形细胞瘤的基因靶标进行预测

星形细胞瘤为浸润性生长肿瘤,生长缓慢,多为隐形症状,难以早期发现。多数肿瘤切除后有复发可能,且复发后肿瘤可演变成间变性星形细胞瘤或多形性胶质母细胞瘤。因此寻找其生物标志物早期诊断,并研究新的治疗方法就十分重要。方法:通过选用GEO数据库的星形细胞瘤miRNA表达谱数据,进行差异分析以及靶基因预测,通过2者共表达网络的构建对筛选出的miRNA的研究价值进行探讨。结果:得出hsa-miR-29b-2-5p;hsa-miR-339-5p与hsa-miR-362-3p3个较为关键的miRNA及与3者关系密切的8个mRNA。结论:通过对8个mRNA在癌症中的作用的讨论,肯定了这3个关键miRNA作为潜在靶点的研究价值。     

C6胶质瘤侵袭机制的研究进展

恶性肿瘤的侵袭转移机制是当今肿瘤学研究的热点之一,多形性胶质母细胞瘤(glioblastoma multiforme,GBM)死亡率居高不下的主要原因在于其在脑内发生广泛的浸润,GBM的侵袭是一个受多因素调控、多种基因参与的多步骤、多阶段、连续复杂的主动过程,很多机制还不十分清楚.但是,近年来许多学者通过C6胶质瘤模型对GBM的研究表明.一些黏附分子、蛋白酶及细胞因子等参与C6胶质瘤的侵袭.本文就目前C6胶质瘤侵袭机制的研究进展进行综述.     

基于生物信息学技术筛选影响胶质母细胞瘤化疗敏感性相关基因的研究

目的：应用生物信息学技术筛选影响胶质母细胞瘤（GBM）化疗敏感性的相关基因。方法：对2批胶质瘤患者BIOSTAR基因芯片进行分析。通过随访完善临床资料,筛选芯片中胶质母细胞瘤患者生存期长、短两组间的差异基因,明确差异基因参与的功能和通路,并构建与烷化剂相关基因的信号传导网络,结合芯片数据、患者预后和信号传导网络,筛选GBM化疗敏感性的相关基因。结果：两组芯片中间差异基因有503条。2批芯片的差异基因主要参与62项基因功能,主要参与31条信号传导通路。通过对差异基因功能、通路,烷化剂信号转导网络的分析,得到影响胶质母细胞瘤化疗敏感性的核心的差异基因IFNGR2、IL8、ITGA5、TNFRSF1B。结论：通过严谨的实验设计和科学的统计学判别,结合患者完整的生存资料,本研究成功地应用生物信息学技术对基因芯片的大量数据进行挖掘和分析,并筛选出了可能影响GBM患者预后和化疗药物敏感性的基因,为进一步功能实验和患者个体化治疗奠定了基础。     

胶质母细胞瘤预后相关基因的数据挖掘分析

胶质母细胞瘤（glioblastoma, GBM）是恶性程度最高的颅内恶性肿瘤，目前临床上缺乏有效治疗药物，复发率高且预后差，开发新的抗GBM药物是目前临床上亟待解决的问题。为了筛选与GBM预后密切相关的基因，为寻找新的药物靶点提供线索，采用GEO2R工具从GEO数据库中的269个肿瘤组织和61个正常组织中初步筛选出差异表达基因，然后利用Cluster Profiler数据库进行基因功能富集分析，STRING及Cytoscape进一步筛选出37个差异表达基因，采用GEPIA交互分析对这37个基因在GBM肿瘤组织中的表达进行验证。为了进一步探索这些差异表达基因与患者预后的关系，研究中利用GEPIA工具对TCGA数据库中与患者预后相关的数据进行深入挖掘，最终发现PTTG1、RRM2、E2F7与患者中位生存期呈显著性负相关。研究筛选出的与患者预后密切相关的基因不仅可以为评估患者预后提供参考，同时也为开发新的抗GBM药物提供了潜在的靶点。     

静息肿瘤细胞导致胶质母细胞瘤化疗后复发

胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)是一种最常见的原发性恶性脑肿瘤,其预后极差,复发率高,美国国家癌症研究所的数据显示患者存活率中位数为15个月。得克萨斯大学研究人员最近在《Nature》上发表研究论文,他们发现了一种特殊类型的脑肿瘤细胞,并认为该细胞可能是胶质母细胞瘤复发的主要原因与治疗的主要靶点。     

静息肿瘤细胞导致胶质母细胞瘤化疗后复发北大核心CSCD

胶质母细胞瘤（glioblastoma,GBM）是一种最常见的原发性恶性脑肿瘤,其预后极差,复发率高,美国国家癌症研究所的数据显示患者存活率中位数为15个月。得克萨斯大学研究人员最近在《Nature》上发表研究论文,他们发现了一种特殊类型的脑肿瘤细胞,并认为该细胞可能是胶质母细胞瘤复发的主要原因与治疗的主要靶点。     

基因标签区分癌症样本的初步分析

从基因表达水平的角度对癌症样本进行分子分型,其较高的临床结果预测能力已经获得越来越广泛的关注。研究发现,某些基因集合(称为基因标签)的表达水平可以显著区分不同癌症样本之间的亚型差异并与癌症病人的临床结果显著关联。使用主成分分析法能够帮助我们找出这类表达谱与临床结果密切相关的基因标签。本研究通过主成分分析法从MSig BD和GeneSigDB数据库包含的基因集中找出可以解释不同癌症样本区别的基因标签并进一步评价了这些基因标签对癌症病人生存结果的预测能力。通过对10种癌症分别进行检验,我们找到了数量可观的可以区分癌症样本且相应的临床结果具有显著差异的基因标签。基于基因表达谱、临床数据和主成分分析法,基因标签能够对具有不同临床结果的癌症样本进行亚类的区分。     

基于单细胞测序构建胶质母细胞瘤预后模型

[目的]基于单细胞测序筛选胶质母细胞瘤特征基因并构建预后模型。[方法]分析GEO数据库单细胞RNA测序数据集GSE84465,筛选出GBM细胞分化相关的差异基因。下载TCGA数据库GBM的基因表达谱和临床数据,采用Lasso回归、Cox回归分析筛选出特征基因构建预后模型,根据独立预后因素构建列线图,GSE83300作为外部验证集。基于风险评分中位数将患者分组,比较两组生存差异。[结果]通过scRNA-seq得到492个分化差异基因,经过回归分析得到基于6个基因(PLAUR、RARRES2、G0S2、MDK、SERPINE2、CD81)的预后模型。其1、3、5年ROC曲线下面积均大于0.7;KM分析显示高低风险组预后存在差异(P<0.001),GSE83300验证结果与TCGA一致。多因素Cox回归分析表明年龄和风险评分可以作为独立影响因素(P<0.01);C-Index(0.679)、校准图显示列线图预测模型有良好的拟合度。GSEA分析示高低风险组差异基因集参与细胞因子受体相互作用、抗原处理与提呈等通路。[结论]由PLAUR、RARRES2、G0S2、MDK、SERPINE...     

GAGE和GSEA在基因集研究中的有效性比较

目的:研究在基因芯片数据分析中自限性原假设和竞争性原假设两类方法的优劣性和准确型,选取各自具有代表性的GAGE(Generally Applicable Gene-set Enrichment)和GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)两种基因集分析方法筛选富集基因集的效能,并探讨其筛选效果.方法:采用两种待比较的方法在实际基因表达谱数据中分析研究,比较筛选结果的准确性和科学性,探讨两种方法筛选富集基因集的效果.结果:两方法对已知的基因表达谱数据进行应用分析表明GAGE的检验效能和筛选出的基因集生物学相关性均优于GSEA.结论:GAGE作为一种自限性原假设的基因集分析方法,由于其充分利用了表达谱数据,并将表达数据分为实验集和通路集分别进行分析处理,同时考虑到基因集的上调和下调,其检验效能优于竞争性原假设的GSEA,能够得到更为准确和科学的结果.     

基于决策森林特征基因的两种识别方法

应用DNA芯片可获得成千上万个基因的表达谱数据。寻找对疾病有鉴别力的特征基因 ,滤掉与疾病无关的基因是基因表达谱数据分析的关键问题。利用决策森林方法的集成优势 ,提出基于决策森林的两种特征基因识别方法。该方法先由决策森林按照一定的显著性水平滤掉大部分与疾病类别无关的基因 ,然后采用统计频数法和扰动法 ,根据所选特征对分类的贡献程度对初选的特征基因作更加精细地选择。最后 ,选用神经网络作为外部分类器对所选的特征基因子集进行评价 ,将提出的方法应用于 4 0例结肠癌组织与 2 2例正常组织中 2 0 0 0个基因的表达谱实验数据。结果表明 :上述两种方法选出的特征基因均具有较高的疾病鉴别能力 ,均可获得最优特征基因子集 ,基于决策森林的统计频数法优于扰动法。     

免疫相关基因FGF13、GZMB、FLT3、CRLF3可能与急性髓系白血病患者预后密切相关

为了构建急性髓系白血病（AML）患者的预后风险模型,本研究通过IMMPORT数据库提取免疫基因,通过基因表达综合（GEO）数据库和AML相关转录组RNA测序数据集筛选差异表达的免疫基因,基于癌症基因组图谱（TCGA）数据库下载AML相关的表达谱数据集（TCGA-LAML）及临床数据,对差异表达的免疫基因进一步进行单因素COX回归分析和多因素COX回归分析,最终确定了关键免疫基因,随后根据免疫基因进行单基因预后分析以及免疫浸润分析。结果显示：与正常对照组相比,在AML患者的骨髓样本中,有55个免疫基因显著上调或下调,其中由4个免疫基因（FGF13、GZMB、FLT3、CRLF3）构建的风险模型能预测AML患者的预后[曲线下面积（AUC）=0.741];高风险组和低风险组之间免疫细胞的含量存在显著差异,其中FGF13、CRLF3为低风险基因,GZMB、FLT3为高风险基因。这为4个免疫基因FGF13、GZMB、FLT3、CRLF3及其构建的风险模型用于监测AML患者的预后和免疫浸润情况提供了理论基础。     

Oncogene:科学家发现胶质母细胞瘤抗药的关键因素

<正>美国国家癌症研究基金会研究人员发现了或许可以解释胶质母细胞瘤(GBM)耐药性的关键因素——胰岛素样生长因子结合蛋白2(Insulin-like growth factor binding protein 2,IGFBP2)。这篇文章发表在最新一期的Oncogene。GBM是脑肿瘤中最常见和最致命的形式,占所有脑肿瘤的17%,每年有超过10,000个新的GBM病例在美国被诊断。遗憾的是现阶段还没有长期有效的治疗可用,所以疾病生存期通常小于17个月。之前的研究已经发现大约50%的GBM中存在一个表皮生长因子受体(EGFR)的基     

抗MRP3单链抗体-sTRAIL融合蛋白诱导U251多形性胶质母细胞瘤凋亡

采用重组PCR技术获得抗多药耐药相关蛋白3(multidrug resistance protein 3, MRP3)的单链抗体(scFv)与人源可溶性肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体(soluble TNF-related apoptosis inducing ligand, sTRAIL)的融合蛋白质的基因编码序列, 利用原核表达载体pMAL-c2,构建含麦芽糖结合蛋白(maltose binding protein, MBP)标签肽的antiMRP3(scFv)-sTRAIL融合蛋白, 经亲和层析柱纯化. 获得纯化的antiMRP3(scFv)-sTRAIL融合蛋白,用MRP3阳性U251多形性胶质母细胞瘤做增殖抑制实验、细胞凋亡诱导实验,结果均显示具有明显的活性, 而MBP无明显作用. 上述结果表明,成功表达了antiMRP3(scFv)-sTRAIL融合蛋白, 该融合蛋白具有诱导U251多形性胶质母细胞瘤细胞凋亡的活性, 为开发靶向性抗肿瘤药物奠定了基础.