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腫瘤微環境原來可以這樣發文的

時間:2019-07-30 07:30來源:生信自學網 作者:樂偉 點擊:
腫瘤微環境,腫瘤中免疫細胞和基質細胞的比例對預后有顯著貢獻,在腫瘤微環境中,免疫細胞和基質細胞是兩種主要類型的非腫瘤組分,并且已被提出對于腫瘤的診斷和預后評估是有

Mining TCGA database for genes of prognostic value in glioblastoma microenvironment

Glioblastoma (GBM) is one of the most deadly brain tumors. The convenient access to The Cancer Genome Atlas (TCGA) database allows for large‐scale global gene expression profiling and database mining for potential correlation between genes and overall survival of a variety of malignancies including GBM. Previous reports have shown that tumor microenvironment cells and the extent of infiltrating immune and stromal cells in tumors contribute significantly to prognosis. Immune scores and stromal scores calculated based on the ESTIMATE algorithm could facilitate the quantification of the immune and stromal components in a tumor. To better understand the effects of genes involved in immune and stromal cells on prognosis, we categorized GBM cases in the TCGA database according to their immune/stromal scores into high and low score groups, and identified differentially expressed genes whose expression was significantly associated with prognosis in GBM patients. Functional enrichment analysis and protein‐protein interaction networks further showed that these genes mainly participated in immune response, extracellular matrix, and cell adhesion. Finally, we validated these genes in an independent GBM cohort from the Chinese Glioma Genome Atlas (CGGA). Thus, we obtained a list of tumor microenvironment‐related genes that predict poor outcomes in GBM patients.

從流程圖上來看就幾步:

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《TCGA數據庫腫瘤微環境挖掘》
需要下載文獻原文,可以關注微信公眾號:biowolf_cn,回復“腫瘤微環境”
腫瘤微環境,腫瘤中免疫細胞和基質細胞的比例對預后有顯著貢獻,在腫瘤微環境中,免疫細胞和基質細胞是兩種主要類型的非腫瘤組分,并且已被提出對于腫瘤的診斷和預后評估是有價值的;基于ESTIMATE算法計算的免疫評分和基質評分可以促進腫瘤中免疫和基質成分的定量;在該算法中,通過分析免疫和基質細胞的特定基因表達特征來計算免疫和基質評分以預測非腫瘤細胞的浸潤;為了更好地了解免疫和基質細胞相關基因對預后的影響,可以系統的分析了腫瘤表達譜挖掘預后不良的腫瘤微環境相關基因,來挖掘其中潛在的調控機制。
1、下載TCGA數據
2、計算樣本免疫微環境評分
3、免疫微環境評分與各個臨床特征的關系
4、免疫微環境評分高低與預后的關系
5、免疫微環境評分高低樣本的基因表達差異
6、這些差異基因與預后的關系,篩選預后顯著相關的差異基因
7、外部數據集驗證這些基因
看看這篇5分文獻的圖表:
免疫評分和基質評分與GBM亞型及其總生存率相關。

GBM中基因表達譜與免疫評分和基質評分的比較。

個體DEGS在TCGA總生存率中表達的相關性。

IL6、TIMP1和TLR2模塊的前3個PPI網絡。

DEGS的Go-Term和Kegg通路分析與總生存率顯著相關。

在TCGA和CGGA中鑒定的對GBM總生存率有顯著影響的基因。

從TCGA數據庫中提取的DEGS與CGGA隊列總生存率的相關性驗證

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