数据获取与差异表达基因鉴定
获取胃癌及正常组织的基因表达和临床数据，并筛选与TMGs相关的差异表达基因。
从TCGA数据库获取RNA测序数据，使用Limma包识别DEGs，并与TMGs取交集。
关于丁香通
公司信息
个人用户
企业机构
无忧采购 轻松科研
- 移动端
一种新的端粒维持基因相关模型用于胃癌预后预测。
A Novel Telomere Maintenance Gene-Related Model for Prognosis Prediction in Gastric Cancer.
实验完整度
高包括基于TCGA数据的生物信息学分析、细胞系表达验证、PLCL1功能实验（增殖、迁移、侵袭）及相关通路蛋白检测，涉及多层次证据。
主要模型
TCGA胃癌队列组织样本 胃癌细胞系（AGS、NCI-N87、MKN-45） 人胃黏膜上皮正常细胞
重点核对
TCGA数据集中肿瘤与正常样本的基因表达差异（p<0.05, |FC|≥1.5） 预后模型的五基因风险评分公式及最佳截断值 PLCL1过表达和敲低转染条件（2 µg/well oe-PLCL1, 100 pmol/well si-PLCL1） 细胞功能实验的检测方法（集落形成、伤口愈合、Transwell）及时间点（0h和24h）
摘要
胃癌（GC）由于常被晚期诊断且治疗分层有限，仍然是一个重大的临床挑战。端粒维持基因（TMGs）在胃癌进展中至关重要，但其预后价值尚未被充分探索。本研究首次将TMGs与机器学习相结合，为胃癌开发了一种预后模型。利用TCGA数据库中的临床和基因表达数据，鉴定了差异表达基因（DEGs）并与TMGs相交集。通过Cox回归和机器学习技术（包括Lasso、随机森林和Xgboost算法）确定预后TMGs。开发了一个五基因预后模型（CCT6A、ELOVL4、PC、PLCL1、RPS4Y1）并使用TCGA数据进行了验证。该模型显示出强大的预测性能，1年、3年和5年生存率的AUC分别为0.71、0.71和0.70。高风险患者的总体生存期（OS）显著较差。对肿瘤微环境（TME）的进一步分析显示，高风险患者表现出增加的免疫细胞浸润，并且TMG相关通路如凋亡、上皮-间质转化（EMT）和IL6/JAK/STAT3信号传导显著。高EMT评分与较差的预后相关。此外，核心基因在胃癌患者和细胞中上调，与OS降低相关。PLCL1显著促进胃癌细胞增殖、迁移和侵袭，并激活胃癌中炎症相关通路。总之，本研究不仅强调了TMGs在胃癌中的预后相关性，也强调了预后模型的临床转化潜力，为个性化治疗策略提供了新的靶点。
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
- 端粒维持基因（TMGs）在胃癌中的预后价值及其在肿瘤进展中的功能作用尚不清楚，本研究旨在构建基于TMGs的预后模型并探索其机制。
- 核心机制
- TMG相关核心基因（如PLCL1）可能通过IL-17、FOXO和RIG-I样受体信号通路，并促进EMT来驱动胃癌进展。
- 主要证据
- 基于TCGA数据构建的五基因预后模型在1、3、5年AUC分别为0.71、0.71、0.70；高风险组OS较差，且EMT评分较高；体外实验显示PLCL1过表达促进NCI-N87细胞增殖、迁移和侵袭，并上调IL-17A、HMGB1、FOXO1、RIG-I和IL-6表达。
- 研究意义
- 本研究首次将TMGs与机器学习结合构建预后模型，为胃癌风险分层和个性化治疗提供潜在靶点，并可能为精准医学提供参考。
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。
预后模型构建和评估
利用机器学习方法筛选预后相关基因并构建预后模型。
对TMG相关DEGs进行单因素Cox回归，结合Lasso、RF和Xgboost筛选基因，再进行多因素Cox回归构建模型并评估预测性能。
生存分析
比较不同风险组和基因表达组的总体生存差异。
根据风险评分最佳截断值分组，绘制K-M曲线，使用timeROC包评估ROC曲线。
功能与通路富集分析
揭示核心基因的潜在功能和相关通路。
构建PPI网络，进行GO、KEGG富集分析，以及GSEA分析。
免疫微环境分析
比较不同风险组的免疫细胞浸润和免疫逃逸相关评分。
使用EPIC算法计算免疫细胞浸润，计算TIDE、MSI和TMB评分。
体外功能验证
验证核心基因PLCL1在胃癌细胞中的功能及其潜在机制。
在NCI-N87细胞中敲低或过表达PLCL1，检测细胞增殖、迁移、侵袭能力，以及相关蛋白和IL-6水平。
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 |
|---|---|---|---|
| 细胞培养 | RPMI-1640培养基 | Gibco | -- |
| 胎牛血清 | Thermo Fisher Scientific | -- | |
| 青霉素/链霉素 | Invitrogen | -- | |
| 细胞转染 | Effectene转染试剂 | QIAGEN | -- |
| qRT-PCR | TRIzol试剂 | Invitrogen | -- |
| PrimeScript RT试剂盒 | Takara | -- | |
| Hieff UNICON通用蓝色qPCR SYBR Green预混液 | Yeasen | -- | |
| ABI7900HT系统 | -- | ABI7900HT | |
| Western blotting | RIPA裂解液 | Beyotime | -- |
| BCA蛋白定量试剂盒 | Beyotime | -- | |
| PVDF膜 | Yisheng | -- | |
| 抗PLCL1抗体 | Abcam | ab157200 | |
| 抗IL-17A抗体 | Abcam | ab318150 | |
| 抗FOXO1抗体 | Abcam | ab179450 | |
| 抗RIG-I抗体 | Abcam | ab302778 | |
| 抗HMGB1抗体 | Abcam | ab18256 | |
| 抗GAPDH抗体 | Proteintech | 10494-1-AP | |
| 二抗 | Proteintech | SA00001-2 | |
| ECL化学发光试剂 | Thermo Fisher Scientific | -- | |
| ELISA | 基质胶 | -- | -- |
| 细胞培养 | AGS细胞系 | Wuhan Pricella Biotechnology Co., Ltd | CL-0022 |
| NCI-N87细胞系 | Wuhan Pricella Biotechnology Co., Ltd | CL-0169 | |
| MKN-45细胞系 | Wuhan Pricella Biotechnology Co., Ltd | CL-0292 | |
| ELISA | 生物素标记的IL-6检测抗体 | -- | -- |
| 链霉亲和素-辣根过氧化物酶结合物 | -- | -- | |
| TMB底物溶液 | -- | -- |
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 |
|---|---|
| 数据获取 | TCGA数据来源和版本，样本量（肿瘤443例，正常101例，385例有完整生存和表达数据） 阅读提示：Methods中的Data Acquisition |
| 异常值处理 | DEGs筛选阈值（p<0.05, |FC|≥1.5） 阅读提示：Methods中的Identification of TMG-Related DEGs |
| 预后模型构建 | 机器学习参数：Lasso λ=0.0012，RF树数=500，Xgboost默认 阅读提示：Methods中的Construction of Prognostic Risk Model |
| 生存分析 | 风险评分公式和最佳截断值计算 阅读提示：Methods中的Survival Analysis |
| 细胞培养 | 细胞系来源、培养基、FBS浓度、抗生素浓度（1%）、培养条件（37°C, 5% CO2） 阅读提示：Methods中的Cell Culture |
| 细胞转染 | 转染试剂（Effectene）、用量（oe-PLCL1 2 µg/well, si-PLCL1 100 pmol/well）、细胞融合度（50-70%）、转染时间（24h） 阅读提示：Methods中的Cell Transfection |
| qRT-PCR | RNA提取试剂（TRIzol）、逆转录试剂盒、qPCR试剂（SYBR Green）、内参（GAPDH）、定量方法（2^-ΔΔCt） 阅读提示：Methods中的Quantitative Real-Time PCR |
| 集落形成实验 | 细胞接种数（800/孔）、培养时间（7-14天） 阅读提示：Methods中的Colony Formation Analysis |
| 伤口愈合实验 | 细胞数（5×10^5）、划痕工具（200-μL移液管尖）、图像采集时间（0和24小时） 阅读提示：Methods中的Wound Healing Analysis |
| Transwell侵袭实验 | 基质胶预涂、细胞数（2×10^4）、上室体积（200 μL）、下室体积（600 μL）、培养时间（24小时） 阅读提示：Methods中的Transwell Analysis |
| Western blotting | 抗体稀释比例和货号、蛋白上样量（30 µg/泳道）、封闭（5%脱脂牛奶，1小时） 阅读提示：Methods中的Western Blotting Analysis |
| ELISA | 细胞数（2×10^5）、培养时间（24小时）、检测波长（450 nm） 阅读提示：Methods中的Enzyme-Linked Immunosorbent Assay |