文献解读:泛癌+亚型+多组学=高分生信文章

单组学、单癌种的纯生信分析如今越来越难发高分杂志了,越来越多杂志青睐于泛癌或多组学的生信分析。小编今天给大家分享一篇泛癌+亚型纯生信高分的文章,希望对你有所收获。

DOI: 10.1016 / j.celrep.2018.03.075

IF:7.815

简介:作者利用了TCGA泛癌中pan-kidney的数据比较了肾细胞癌不同组织学亚型各组学之间的差异,刻画了不同亚型之间独特的特征,为开发亚型特异性治疗和管理奠定了基础。

PART 1
组织学亚型多组学比较
作者利用pan-kindey的CNV,mrna,miRNA,LncRNA数据进行亚型之间的四个层次的比较,并比较了不同亚型之间患者生存率的差异。图A表示不同组织学RCC亚型之间的染色体拷贝数和RNA表达谱的热图,图B表示不同组织学RCC亚型之间的染色体拷贝数改变的百分比。图C 表示不同组织学RCC亚型之间患者总体生存率的差异。
PART 2
各亚型特定基因和通路比较

根据part1得到每种亚型各自显著的突变基因(SMG),包括与ccRCC相关的9个,与PRCC相关的11个和与ChRCC相关的2个。分析了这几个显著SMG与整体或亚型的生存率是否相关,并分析了SMG相关通路在各亚型的突变情况。图A表示基于基因突变的组织学RCC亚型内患者总体生存率的差异。图B表示不同组织学RCC亚型CDKN2A基因缺失,高甲基化和突变的组织印记。图C表示CDKN2A突变的组织学RCC亚型在患者总体生存率差异。图D表示组织学RCC亚型内的染色质重塑通路突变频率。Me表示组蛋白甲基化;Ac表示组蛋白乙酰化;UB表示组蛋白泛素化。

PART 3
各亚型甲基化比较
作者又利用甲基化的数据分析了不同亚型甲基化的差异,并分析了与生存率之间的关系。图A表示正常组织DNA甲基化探针簇的热图。图B表示组织学RCC亚型内患者总体生存的差异取决于甲基化簇。图C表示肾透明细胞癌和ChRCC肿瘤的患者总体存活差异取决于任一超甲基化SFRP1或DKK1。
PART 4
各亚型mRNA 签名比较

利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)鉴定了不同亚型的基因模块。图A表示不同组织学RCC亚型的热图(包含肿瘤分级,生存状态等)图B表示基因表达模块和临床特征之间的关系。红色热图阴影表示基因模块与临床特征之间呈正相关,蓝色热图阴影表示负相关。

PART 5
各亚型代谢通路分析
利用已知的12种主要代谢过程的基因数据集各基因的表达评估了不同亚型之间的代谢差异。

图A表示为代谢分析选择的代谢通路基因的示意图。图B表示不同组织学RCC亚型代谢通路mRNA表达的热图。图C、D表示不同组织学RCC亚型核糖代谢基因表达比较。 图E比较不同组织学RCC亚型Krebs循环,ETC复合体III,AMPK和核糖代谢基因签名的表达差异。图F表示ChRCC和MD-ChRCC患者总体生存率差异。

PART 6
各亚型免疫特征分析

最后比较了不同亚型之间的免疫浸润细胞差异。图A基于免疫基因签名(IGS)表达的监督聚类热图;图B表示不同组织学RCC亚型之间IGS表达差异;图C表示患者总体生存率取决于Th2基因签名。

 

文献套路总结:

作者没有像其他泛癌分析利用所有癌种的数据,专注于泛癌中肾细胞癌的数据(N=843),文章先使用ConsensusClusterPlus进行亚型分型,然后利用各组学的数据进行分析,整体操作不难,但工作量巨大。文章的立足点也很新颖,一般我们都关注某个特定分型的癌种,比如肺腺癌,肺鳞癌,而文章是利用pan-kidney的数据分析不同组织学亚型肾癌,同类的文章还有:

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简介:分析了Pan-cancer中四种妇科类型肿瘤(Pan-Gyn)加乳腺癌的2579例肿瘤数据。
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