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TCGA甲基化驅動基因文獻解讀

時間:2019-07-29 22:48來源:生信自學網 作者:樂偉 點擊:
Exploration of methylation?driven genes for monitoring and prognosis of patients with lung adenocarcinoma 甲基化驅動基因監測肺腺癌患者預后的探討
Exploration of methylation?driven genes for monitoring and prognosis of patients with lung adenocarcinoma
甲基化驅動基因監測肺腺癌患者預后的探討

摘要
背景:肺癌是人類最常見的惡性腫瘤之一,其發病率和死亡率逐漸升高。本研究檢測了肺癌(LUAD)特異的預后相關甲基化驅動基因,為LUAD患者的預后預測和個性化靶向治療提供依據。



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方法:在TCGA數據庫中下載LUAD患者的甲基化和生存時間數據?;?beta;-混合模型,采用甲基混合算法對LUAD和鄰近組織的甲基化狀態進行鑒別,得到與疾病相關的甲基化驅動基因。然后用Cox回歸模型篩選與LUAD預后相關的甲基化驅動基因,建立了基于5個甲基化驅動基因表達譜的線性風險模型。采用甲基化和基因表達相結合的生存分析方法,進一步獨立探討5個基因的預后價值。
結果:在LUAD組織和鄰近組織中有118個甲基化驅動基因的差異表達。其中5個基因CCDC181、PLAU、S1PR1、ELF3和KLHDC9被用于構建預后風險模型??偟膩碚f,高風險組的生存時間明顯低于低風險組(P<0.05)。此外,甲基化和基因表達聯合生存分析發現,CCDC181、PLAU和S1PR1基因以及KLHDC9基因的聯合表達水平可作為獨立的預后標志物或藥物靶點。
結論:本研究為后續的LUAD早期診斷和預后評估提供了重要的生物信息學基礎和相關的理論依據

 
接下來看看作者的分析思路:
一、數據處理與分析
我們從TCGA數據庫下載了LUAD患者的甲基化和mRNA表達數據。其中507個樣本的甲基化數據,包括32個正常樣本和475個癌癥樣本,594個樣本的mRNA表達數據,包括59個正常樣本和535個LUAD樣本。首先,基于limma包,對下載的數據進行歸一化和差異分析,得到異常甲基化基因和差異表達基因。然后,基于R實現的甲基混合算法,計算了基因甲基化水平與基因表達的相關性。接下來,我們通過構建β-混合模型確定了顯著相關的基因,并確定了疾病特異性低甲基化和高甲基化基因。最后,對甲基化驅動基因進行了篩選。此外,我們篩選了244個具有I期LUAD的樣本,這些樣本都具有表達和臨床信息,以供進一步檢測。TCGA提供的數據是公開的,不需要獲得當地道德委員會的批準。

 
二、甲基化驅動基因的功能和途徑富集分析

注釋、可視化和綜合發現數據庫(david)V6.8(http://david.abcc.ncifcrf.gov/)是一個用于確定目標分子之間關聯的開源平臺。consensuspathdb(http://cpdb.molge n.mpg.de/)整合了智人的相互作用網絡,包括二元和復合信號、基因調控和藥物靶向相互作用以及生化途徑。

三、風險評估模型的構建與風險評分計算
為了進一步篩選預后相關的甲基化驅動基因,采用單因素多變量Cox分析建立了LUAD甲基化驅動基因的線性風險評估模型。

四、生存模型中驅動基因和甲基化位點的Kaplan–Meier曲線的繪制,聯合生存分析
為了進一步探討甲基化驅動基因的預后評估,我們從下載的LUAD甲基化數據中提取了驅動基因甲基化的相關位點。然后,基于生存率R包,結合TCGA中LUAD的臨床資料和預后信息,對驅動基因和相關甲基化位點進行預后生存分析,并得出Kaplan-Meier曲線。此外,我們對LUAD患者的甲基化水平和驅動基因的基因表達水平進行了聯合生存分析,以進一步確定與預后相關的關鍵基因,并通過生存R包獲得了聯合生存曲線。


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責任編輯:樂偉
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