数据获取与表达分析
分析铁死亡调节因子在胰腺癌和正常组织中的差异表达。
从TCGA和GTEx数据库获取RNA-seq数据,使用R包“ggplot2”和“pheatmap”分析24个铁死亡调节因子的表达。
Crosstalk of ferroptosis regulators and tumor immunity in pancreatic adenocarcinoma: novel perspective to mRNA vaccines and personalized immunotherapy.
包括公共数据库挖掘、一致性聚类、生存分析、免疫浸润分析、药物敏感性预测及体外细胞实验验证,但缺乏动物模型和功能机制验证。
胰腺癌细胞系(CFPAC-1、SW1990、BxPc-3) 正常胰腺细胞系(HPNE) TCGA和GTEx数据集
FANCD2表达验证:在TCGA、GTEx和GEPIA数据库及胰腺癌细胞系中验证 FANCD2表达与PD-L1和TMB的相关性 药物敏感性:低和高表达组之间的IC50差异(包括索拉非尼、5-氟脲嘧啶、博来霉素、伊马替尼)
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。
分析铁死亡调节因子在胰腺癌和正常组织中的差异表达。
从TCGA和GTEx数据库获取RNA-seq数据,使用R包“ggplot2”和“pheatmap”分析24个铁死亡调节因子的表达。
基于铁死亡调节因子表达谱将胰腺癌患者分为不同亚型,并评估预后差异。
使用R包“ConsensusClusterPlus”进行一致性聚类,确定最优k值,并评估聚类间总生存期、无进展生存期和无病生存期。
比较不同亚型之间的免疫浸润水平和免疫检查点表达。
使用R包“immunedeconv”评估免疫细胞浸润,提取免疫检查点相关基因表达,并用TIDE算法预测免疫治疗反应。
验证FANCD2在胰腺癌中的表达。
使用公共数据库和体外实验验证FANCD2表达。
评估FANCD2表达对胰腺癌患者预后的预测价值。
使用Kaplan-Meier曲线、ROC曲线、单因素和多因素Cox回归分析及列线图评估FANCD2的预后价值。
分析FANCD2表达与免疫细胞浸润、PD-L1表达及药物敏感性的关系。
使用R包“ggstatsplot”和“immunedeconv”分析相关性,使用R包“pRRophetic”预测药物IC50。
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 |
|---|---|---|---|
| 细胞培养 | DMEM培养基 | VivaCell | -- |
| 胎牛血清 | VivaCell | -- | |
| qRT-PCR | TRIzol试剂 | -- | -- |
| PrimeScript™逆转录试剂盒 | -- | -- | |
| SYBR Green qPCR预混液 | -- | -- | |
| 免疫组织化学 | FANCD2抗体 | Santa Cruz Biotechnology | sc-20022 |
| Western blotting | BCA蛋白定量试剂盒 | -- | -- |
| FANCD2抗体 | Proteintech | -- | |
| GAPDH抗体 | Proteintech | -- | |
| 化学发光检测系统 | Bio-Rad | -- |
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 |
|---|---|
| 细胞培养 | 所用细胞系(HPNE、CFPAC-1、SW1990、BxPc-3)及其来源 阅读提示:见Materials and methods下的Cell culture部分 |
| qRT-PCR | RNA提取、逆转录、qPCR试剂及引物序列 阅读提示:见Materials and methods下的Quantitative real-time polymerase chain reaction部分 |
| 免疫组织化学 | FANCD2抗体稀释比例(1:10)及品牌 阅读提示:见Materials and methods下的Immunohistochemistry部分 |
| Western blotting | 一抗(FANCD2 1:1000, GAPDH 1:3000)和二抗来源 阅读提示:见Materials and methods下的Western blotting部分 |