数据获取与差异表达分析
从公共数据库获取胶质瘤及正常样本的转录组数据,筛选差异表达lncRNA。
从TCGA和GTEx获取1850个样本(698肿瘤,1152正常),使用limma包进行差异分析,获得2056个差异表达lncRNA(|log2FC|>1,FDR<0.05)。
Identification and validation of ferroptosis-related lncRNA signatures as a novel prognostic model for glioma.
包含生物信息学分析(TCGA/GTEx数据、预后模型构建)和体外细胞实验(敲低LINC01426验证铁死亡功能),多层级证据验证。
TCGA-LGG/GBM患者样本 GTEx正常样本 U251细胞系 KNS-89细胞系
预后模型包含AL133415.1、LINC01426和AC009227.1三个lncRNA,风险评分公式为AL133415.1*0.01732 + LINC01426*0.15269 + AC009227*(-0.10944)
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。
从公共数据库获取胶质瘤及正常样本的转录组数据,筛选差异表达lncRNA。
从TCGA和GTEx获取1850个样本(698肿瘤,1152正常),使用limma包进行差异分析,获得2056个差异表达lncRNA(|log2FC|>1,FDR<0.05)。
筛选与铁死亡相关的差异lncRNA,并构建预后模型。
通过Spearman相关分析(|R2|>0.6,p<0.001)识别FRLs,与DElncRNAs取交集后获得52个FRDELs,经单因素Cox和LASSO回归构建3-FRLs预后模型。
评估预后模型的预测准确性及其与临床特征的关系。
利用训练和验证队列,通过K-M生存分析、ROC曲线、单因素和多因素Cox回归评估模型;分析风险评分与年龄、性别、分级、IDH状态的关系。
探索高低风险组间的生物学功能差异和免疫微环境特征。
使用GSEA、GO、KEGG富集分析,利用CIBERSORT和ESTIMATE算法评估免疫细胞浸润水平,比较免疫检查点基因表达。
比较高低风险组的基因突变谱差异。
使用MAF工具分析两组患者的体细胞突变频率,重点关注IDH1、TP53、ATRX等基因。
验证LINC01426对胶质瘤细胞铁死亡的影响。
在U251和KNS-89细胞中敲低LINC01426(shRNA),检测细胞增殖、MDA、Fe2+和ROS水平,以评估铁死亡变化。
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 | Gibco BRL | -- |
| 胎牛血清 | Gibco BRL | -- | |
| 嘌呤霉素 | Thermo Fisher | A1113803 | |
| RNA提取 | RNA提取试剂盒 | Accurate Biology | AG21024 |
| 逆转录 | 逆转录试剂盒 | Yeasen | 11139ES10 |
| RT-qPCR | SYBR Green预混液 | Vazyme | Q711-02 |
| LightCycler 480实时荧光定量PCR仪 | Roche | -- | |
| 细胞增殖检测 | CCK-8试剂盒 | Vazyme | A311-01 |
| ROS检测 | 活性氧检测试剂盒 | Yeasen | 50101ES01 |
| MDA检测 | MDA检测试剂盒 | Elabscience | E-BC-K028-M |
| Fe2+检测 | FerroOrange探针 | Dojindo | F374 |
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 | 细胞系来源:U251, LN229, KNS-89, T98G, HA1800;培养基:DMEM+10% FBS;培养条件:37°C, 5% CO2 阅读提示:Methods 2.7.1 |
| 转染与稳定细胞系构建 | shRNA序列(来自Cao et al. 2020);病毒包装(Tsingke Biotech);嘌呤霉素筛选浓度:2 μg/ml 阅读提示:Methods 2.7.2 |
| RT-qPCR | 引物序列(List 1);内参:GAPDH 阅读提示:Methods 2.7.3 |
| 铁死亡检测 | erastin浓度:12 μM;检测指标:MDA、Fe2+、ROS 阅读提示:Methods 2.7.5, 2.7.6; Figure 9 |
| 预后模型构建 | 训练队列611例,1:1随机分组;风险评分公式:AL133415.1*0.01732 + LINC01426*0.15269 + AC009227*(-0.10944);分组阈值:中位风险评分 阅读提示:Methods 2.4; Results 3.3 |