基因表达谱分析与DEGs识别
比较NCRT敏感与耐药患者间基因表达差异,筛选差异表达基因。
对64例LARC患者NCRT前肿瘤活检样本进行基因芯片分析,识别出333个DEGs,并进行GO和KEGG富集分析。
Novel biomarkers to predict treatment response and prognosis in locally advanced rectal cancer undergoing neoadjuvant chemoradiotherapy.
包含基因表达谱分析、WGCNA筛选、外部数据集验证、免疫组化验证、风险模型构建及功能富集分析等多层级验证。
64例LARC患者肿瘤活检样本 117例LARC患者肿瘤活检样本 GSE3493、GSE119409、GSE133057外部数据集
CCT5和ELF1的mRNA表达水平(来自基因芯片) CCT5和ELF1的蛋白表达水平(通过IHC评分) TRG分级和NAR评分 风险评分计算:0.132×CCT5表达+0.165×ELF1表达 外部验证数据集的基因表达和生存数据
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
比较NCRT敏感与耐药患者间基因表达差异,筛选差异表达基因。
对64例LARC患者NCRT前肿瘤活检样本进行基因芯片分析,识别出333个DEGs,并进行GO和KEGG富集分析。
识别与NAR评分、TRG和预后相关的基因模块和候选基因。
构建加权基因共表达网络,鉴定模块与临床特征相关性,并取NAR相关、TRG相关和PFS相关基因的交集。
验证候选基因表达与治疗反应和预后的关联。
分析候选基因表达与TRG分级、NAR评分的相关性,进行ROC分析和KM生存分析。
在独立数据集中验证候选基因的预测和预后价值。
使用GSE3493、GSE119409和GSE133057数据集评估基因表达和治疗反应、生存的关系。
在蛋白水平验证候选基因的表达及其与临床结果的关系。
对117例LARC患者肿瘤活检样本进行IHC染色,评分并分析其与治疗反应、NAR评分和生存的关系。
构建基于CCT5和ELF1表达的风险评分模型,评估其预后价值。
通过Cox分析确定独立预后因子,构建风险评分,并评估其预测pCR和生存的能力,构建列线图。
探索CCT5和ELF1影响NCRT敏感性的潜在机制。
进行GSEA分析、药物敏感性分析和免疫浸润分析。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 基因表达分析 | Trizol试剂 | Invitrogen | -- |
| NanoDrop ND-1000分光光度计 | -- | -- | |
| 免疫组化 | 抗FBXO7抗体 | Sino Biological | 203049-T40 |
| 抗GSTT4抗体 | Bioss | bs-16345R | |
| 抗CCT5抗体 | Proteintech | 11603-1-AP | |
| 抗ELF1抗体 | Proteintech | 22565-1-AP | |
| 抗SLC44A1抗体 | Proteintech | 14687-1-AP |
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 患者队列 | 纳入标准:LARC患者,接受NCRT和根治性手术;样本量:64例(发现队列),117例(验证队列);放疗剂量:45 Gy/25次,推量5.4 Gy;化疗:卡培他滨825 mg/m²每日两次,持续两周;手术时机:放疗结束后6-8周;活检样本采集时间:NCRT前。 阅读提示:Methods中Patients and clinical data collection部分 |
| 基因表达分析 | RNA提取方法(Trizol),RNA质量和定量(NanoDrop ND-1000),基因芯片平台(未明确说明),数据标准化方法;DEGs筛选标准:|logFC|>0.5,P<0.05。 阅读提示:Methods中Gene expression analysis和DEGs identification and enrichment analysis部分 |
| WGCNA分析 | 软阈值功率,模块合并参数,相关性分析中使用的临床特征(TRG、CEA、NAR评分等)。 阅读提示:Methods中WGCNA部分 |
| 免疫组化 | 抗体信息(FBXO7, CCT5, ELF1, GSTT4, SLC44A1),染色评分方法(半定量评分:强度×阳性百分比),低表达和高表达的分界值(评分≤4为低,>4为高)。 阅读提示:Methods中Immunohistochemical analysis部分 |
| 风险评分模型 | Cox回归系数(CCT5: 0.132, ELF1: 0.165),风险评分计算公式,分组:按中位数分为高风险和低风险组。 阅读提示:Results中Construction of a risk score model部分 |
| 外部验证数据集 | 数据集ID(GSE3493, GSE119409, GSE133057),样本量,使用时的处理(如排除未知TRG的样本),生存分析时cut-off值确定方法。 阅读提示:Methods中External validation datasets部分和Results中External validation analysis部分 |