NDC80动粒复合体作为卵巢上皮癌患者潜在预后预测因子并与免疫浸润相关

NDC80 Kinetochore Complex Serves as a Potential Prognostic Predictor and Correlates with Immune Infiltrates in Epithelial Ovarian Cancer Patients.

作者信息Xiaodan Yu, Meizhu Pan, Lili Jiang, Kuiran Liu
PMID38711823
发布时间2024-05-17
DOI10.2147/IJGM.S450976

实验完整度

中

包含多数据库生物信息学分析(GEO、TCGA、GTEx)及免疫组化蛋白验证,但缺乏功能实验和动物模型验证。

主要模型

卵巢癌组织样本 健康卵巢表面上皮样本

重点核对

GEO数据集:GSE14407(12 CEPI, 12 OSE)、GSE38666(7 CEPI, 8 OSE)、GSE40595(32 CEPI, 6 OSE)、GSE54388(16 CEPI, 6 OSE) TCGA卵巢癌样本:427例,GTEx正常卵巢样本:88例 IHC组织样本:30例上皮性卵巢癌和30例健康卵巢组织,其中各5例用于IHC 抗NUF2抗体:1:200稀释,bs-7714R,Bioss 统计显著性阈值:P < 0.05

摘要

目的:本研究旨在利用基因表达综合(GEO)数据库和癌症基因组图谱(TCGA)数据库评估NDC80动粒复合体在卵巢癌(OC)中的预后价值,并揭示NDC80复合体与OC中免疫浸润的关系。方法:我们从加州大学圣克鲁兹分校Xena和GEO数据库收集了OC组织和非OC卵巢组织中NDC80复合体表达水平的数据。使用Cox回归和Kaplan-Meier方法分析与总生存期相关的临床病理特征。利用TCGA数据库的数据进行基因本体论分析、京都基因与基因组百科全书分析、基因集富集分析和CIBERSORT。采用免疫组织化学染色验证NUF2蛋白在OC中高表达。同时,我们利用肿瘤免疫估计资源分析NDC80复合体与免疫细胞浸润的相关性。结果:NDC80复合体在OC组织中的表达水平显著高于非OC卵巢组织,并与晚期组织学分级特征相关。基因表达谱交互分析和Kaplan-Meier生存曲线揭示了NDC80复合体高表达与OC患者总生存期差之间的密切关系。单变量Cox回归风险模型得出年龄、病理分期、肿瘤状态、原发性治疗结果、SPC24表达水平和卡氏体能状态评分是OC患者的预后因素。NDC80复合体表达水平与免疫细胞浸润高度相关,显示NK CD56 bright细胞和NK细胞呈负相关,而T辅助2细胞呈正相关(P<0.05)。结论:这些发现表明NDC80复合体表达水平升高与OC的进展密切相关,也可能作为OC免疫治疗的新靶点。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
NDC80动粒复合体在卵巢癌中的表达及其与预后和免疫浸润的关系如何?
核心机制
NDC80复合体可能通过纺锤体和动粒相关(SKA1)复合体通路加速卵巢癌进展,但具体机制未完全阐明。
主要证据
基于GEO和TCGA数据库的生物信息学分析显示NDC80、NUF2、SPC24、SPC25在OC中高表达,且与不良总生存期相关;免疫组化验证了NUF2蛋白在OC中高表达。
研究意义
NDC80动粒复合体可能作为卵巢癌的预后标志物和潜在免疫治疗靶点。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

数据获取与差异表达分析

鉴定卵巢癌与正常卵巢组织间的差异表达基因。

从GEO数据库获取四个数据集(GSE14407、GSE38666、GSE40595、GSE54388),以及TCGA和GTEx数据,使用GEO2R和limma包筛选差异表达基因。

2

蛋白质互作网络分析

识别卵巢癌相关核心基因及模块。

利用STRING和Cytoscape构建PPI网络,使用NetworkAnalyst构建共表达网络,通过CytoHubba的节点度算法选择显著聚类基因。

3

功能富集分析

探索差异表达基因参与的生物学过程及信号通路。

使用clusterProfiler包进行GO和KEGG富集分析,使用GSEA分析TCGA数据中的差异通路。

4

免疫组化验证

验证NUF2蛋白在卵巢癌组织中的表达水平。

对卵巢癌和非癌卵巢组织切片进行IHC染色,使用抗NUF2多克隆抗体进行孵育,DAB显色,显微镜观察并评分。

5

预后分析

评估NDC80复合体表达与卵巢癌患者生存期的关联。

使用ROC曲线、Kaplan-Meier生存分析、单因素和多因素Cox回归,构建SPC24相关列线图。

6

免疫浸润分析

探究NDC80复合体与卵巢癌免疫细胞浸润的相关性。

使用CIBERSORT、TIMER和ssGSEA评估肿瘤免疫微环境中免疫细胞比例,并进行Spearman相关性分析。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
多克隆抗NUF2抗体Biossbs-7714R
二甲苯----
酒精----
3%过氧化氢----
磷酸盐缓冲液----
小牛血清----
二抗----

关键环节

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
GEO数据集筛选标准:|log fold change| ≥ 2,调整后P值 < 0.05
阅读提示:Materials and Methods - Identification of Differentially Expressed Genes (DEGs)
数据验证集
TCGA样本量427例,GTEx样本量88例
阅读提示:Materials and Methods - Data Acquisition and Processing
免疫组化染色
组织样本:5例OC和5例非OC卵巢组织;切片厚度:4μm;一抗:抗NUF2多克隆抗体,稀释1:200,4°C过夜;二抗室温孵育30-40分钟
阅读提示:Materials and Methods - IHC Staining
预后模型
多因素Cox模型中独立预后因素:年龄、肿瘤状态、原发性治疗结果、KFS;列线图纳入年龄、组织学分级、肿瘤状态、原发性治疗结果、SPC24表达
阅读提示:Materials and Methods - Multiple Methods of Prognosis Analysis and Nomogram Construction; Figure 8C
免疫浸润分析
CIBERSORT分析22种免疫细胞,TIMER分析6种免疫细胞及肿瘤纯度,ssGSEA分析23种免疫细胞;Spearman相关分析P<0.05为显著
阅读提示:Materials and Methods - Correlation Analysis of Immune Cell Infiltration