鉴定吸烟相关差异基因
识别在NSCLC和BLCA中与吸烟相关的共同差异表达基因。
从TCGA获取NSCLC和BLCA样本,按吸烟习惯分组,使用Limma包进行差异表达分析,筛选出66个共同差异基因。
Common immunological and prognostic features of lung and bladder cancer via smoking-related genes: PRR11 gene as potential immunotherapeutic target.
研究包含生物信息学分析(差异表达、聚类、免疫浸润、预后模型)、分子对接、组织微阵列免疫组化验证,但缺乏体外或体内功能实验,证据层级有限。
TCGA-BLCA队列 TCGA-NSCLC队列 肺癌组织微阵列 膀胱癌组织微阵列
TCGA数据库中BLCA和NSCLC样本的吸烟与非吸烟分组 PRR11和SPDL1抗体的稀释比例1:40 组织微阵列中肺癌(60例)和膀胱癌(41例)样本 PRR11共表达基因的筛选阈值(相关系数>0.5) LASSO回归构建预后模型,并验证于NSCLC
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。
识别在NSCLC和BLCA中与吸烟相关的共同差异表达基因。
从TCGA获取NSCLC和BLCA样本,按吸烟习惯分组,使用Limma包进行差异表达分析,筛选出66个共同差异基因。
根据吸烟相关基因表达将NSCLC和BLCA样本分为亚组,分析预后差异。
使用ConsensusClusterPlus包对TCGA数据进行无监督聚类,NSCLC和BLCA各分为三个亚组,并评估亚组间总生存期差异。
评估不同亚组的免疫细胞浸润和免疫检查点表达,预测免疫治疗反应。
使用CIBERSORT算法分析免疫细胞浸润,比较免疫检查点基因表达,使用TIDE算法预测免疫检查点抑制剂反应。
分析PRR11表达与免疫浸润和免疫检查点的关联。
利用TCGA数据通过CIBERSORT分析PRR11与免疫细胞的相关性,并通过TISCH数据库进行单细胞分析。
探讨PRR11表达与肿瘤干性的相关性。
使用OCLR算法计算干性评分,比较PRR11高表达和低表达组的干性评分。
基于PRR11共表达基因构建预后模型,并验证其对NSCLC和BLCA的预后预测价值。
筛选与PRR11相关系数>0.5的基因,通过LASSO回归在BLCA中构建模型,并应用于NSCLC验证。
预测PRR11与SPDL1之间的结合可能性。
使用ZDOCK和AutoDock Vina进行蛋白-蛋白分子对接。
验证PRR11和SPDL1在肺癌和膀胱癌组织中的表达及关联。
对组织微阵列进行免疫组化染色,评估PRR11和SPDL1的表达,并分析相关性。
寻找与PRR11相关的miRNA,并分析其与PRR11、SPDL1和PDL1表达的关系。
通过数据库分析PRR11相关的miRNA,筛选差异表达miRNA,并分析与PRR11、SPDL1、CD274的相关性。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
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 |
|---|---|
| 差异表达分析 | TCGA数据集中吸烟与非吸烟样本的分组标准 阅读提示:Methods 2.2 |
| 一致性聚类 | 聚类参数(最大聚类数、抽样次数、聚类算法) 阅读提示:Methods 2.3 |
| 免疫浸润分析 | CIBERSORT算法参数及免疫细胞类型 阅读提示:Methods 2.4 |
| 免疫组化 | 抗体稀释度、样本量 阅读提示:Methods 2.9 |
| 预后模型构建 | 基因筛选阈值(相关系数>0.5)、LASSO参数 阅读提示:Methods 2.7 |