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文献解读:涵盖免疫浸润结合临床模型构建

大家好!今天给大家介绍一篇3月刚发表在Aging上的文章,最新IF为5.515,思路清晰,容易复制,值得分享。

文献解读:涵盖免疫浸润结合临床模型构建

1.文章大致思路

首先作者从TCGA数据库下载182组PAAD的转录组和临床数据样本。

然后通过ESTIMATE算法找出基质打分组和免疫打分组的差异基因。

接着利用Metascape进行GO和KEGG分析来鉴定差异基因与免疫浸润的关系。

之后采用LASSO Cox回归建立8-mRNA预后信号预测系统,以评估PAAD患者的预后。

接下来利用时间相关的ROC曲线和Kaplan-Meier曲线验证预后系统的预测能力。

最终利用预测系统确定PAAD内与免疫浸润相关的基因。

 

2.文章结果解读

Figure 1. ESTIMATE算法证实差异基因与基质和免疫打分有关

利用热图展示高、低基质打分组(A)和高、低免疫打分组(B)中mRNA的表达情况和临床病理特征(年龄、性别、N stage、M stage、组织学分级、T stage、原发肿瘤位置)。

运用ESTIMATE算法,找出两组共同差异基因203个(C),同时上调的196个(D),同时下调的7个(E)。

两张CIBERSORT结果表明免疫细胞的浸润水平与基质打分水平(F)和免疫打分水平(G)有关。

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Figure 2. 对DEGs进行KEGG和GO功能富集分析

利用Metascape对DEGs进行GO(A)和KEGG(B)分析。其中大多数条目或途径与BP和淋巴细胞激活有关。

对DEGs进行蛋白间互作网络,用不同颜色标注不同的的cluster IDs(C)和P值(D)。

结果表明:两组中大多数的差异基因与PAAD免疫反应或者免疫细胞浸润有关。

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Figure3.建立8-mRNA信号系统,预测PAAD患者的总生存期

采用Cox单因素回归分析进行初筛,为避免排除重要的预后基因,P<0.1的14个mRNA被加入到LASSO回归。图A展示了14个P<0.01的mRNA LASSO系数分布。

通过十折交叉验证来选择最佳调整参数λ(B)。

利用森林图鉴定每个基因和总生存期的关系(C)。

基于以上结果,建立8-mRNA信号系统。

对training set和validation set分别做Kaplan-Meier曲线(D、E)和time-dependent ROC 分析( F、G )。

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Figure 4.CA9、CXCL9和GIMAP7调节PAAD内肿瘤微环境的浸润

GEPIA结果表明CA9(A)、CXCL9(B)和GIMAP7(C)与PAAD的总生存率有关。

Timer结果表明CA9 (D)、CXCL9 (E)和GIMAP7 (F) 的表达水平与PAAD样本中免疫细胞的浸润水平有关。

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Figure 5.FOXOs调节PAAD肿瘤微环境中的免疫浸润

利用Timer,发现FOXO1和FOXO3的表达水平与PAAD样本中免疫细胞的浸润水平显著相关(A-C)。

利用GEPIA,发现CA9的mRNA表达水平与FOXOs呈负相关,CXCL9和GIMAP7的mRNA表达水平与FOXOs呈正相关。(D-F)

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Figure6.CA9、CXCL9和GIMAP7调节PAAD中FOXO1的表达水平

将转染Si-CA9、Si-CXCL9和Si-GIMAP7的PANC-1和SW1990细胞,进行RT-qPCR(A-C)和western blotting(D-F)。结果表明:抑制CA9,FOXO1 mRNA表达水平上调,蛋白表达量变多;抑制CXCL9或GIMAP7,FOXO1 mRNA表达水平下调,蛋白表达量变少。

将转染Si-CA9、Si-CXCL9或Si-GIMAP7的PANC-1细胞进行RT-qPCR(G),检测FOXO1下游炎症因素,如IL-8、IL-10、VEGF和PD-L1。结果显示:敲低CA9,显著降低IL-8、IL-10、VEGF和PD-L1的mRNA表达水平。

以上结果表明PAAD中,CA9抑制FOXO1表达,CXCL9和GIMAP7促进FOXO1表达。

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Figure 7.CA9、CXCL9和IMAP7与PAAD患者样本中FOXO1有关

分别对PAAD患者(n=31)组织芯片中FOXO1和CA9(CXCL9或GIMAP7)进行染色(A、D、G)、免疫组化打分(B、E、H)和两蛋白间的相关性分析(C、F、I)。

结果表明:CA9的表达与FOXO1呈负相关,CXCL9和GIMAP7的表达与FOXO1呈正相关。

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