通過TGGA+GEO轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)鑒定腫瘤免疫細(xì)胞相關(guān)標(biāo)志物

欄目：最新研究動態(tài) 發(fā)布時間：2021-05-26

CD8+T細(xì)胞是最重要的癌癥適應(yīng)性免疫調(diào)節(jié)細(xì)胞，通過直接殺死癌細(xì)胞來介導(dǎo)抗腫瘤免疫。PD-1抑制激活CD8 + T細(xì)胞以增加T細(xì)胞免疫力，從......

CD8+T細(xì)胞是最重要的癌癥適應(yīng)性免疫調(diào)節(jié)細(xì)胞，通過直接殺死癌細(xì)胞來介導(dǎo)抗腫瘤免疫。PD-1抑制激活CD8 + T細(xì)胞以增加T細(xì)胞免疫力，從而導(dǎo)致癌癥消退。因此，CD8 + T細(xì)胞的激活可能是通過免疫療法治療LSCC的關(guān)鍵。

這篇文章以生信分析開篇，篩選出關(guān)鍵基因后在動物模型與臨床樣本中進(jìn)行了簡單的驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)思路如下：

1. 下載GEO數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選

下載數(shù)據(jù)集GSE17710，選擇變異系數(shù)＞0.1的5000個基因進(jìn)行后續(xù)WGCNA分析

2. CIBERSORT分析免疫浸潤

分析獲得每個樣本中22種免疫細(xì)胞的豐度，選擇T細(xì)胞作為WGCNA分析的性狀集合（其中，T細(xì)胞包括7中亞型）

3. WGCNA構(gòu)建基因網(wǎng)絡(luò)

使用R包“ WGCNA”對5000個WGCNA分析，構(gòu)建LSCC基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)，軟閾值β= 5（R2 = 0.9）構(gòu)建無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)。動態(tài)混合切割來建立分層聚類樹，樹枝代表了一系列具有相似表達(dá)數(shù)據(jù)的基因，每個樹葉代表了樹上的單個基因。生成了十八個模塊。

4. 篩選關(guān)鍵模塊（hub module）并進(jìn)行富集分析

分析發(fā)現(xiàn)，棕色模塊與CD8+T細(xì)胞顯著相關(guān)（R 2 = -0.05，P = 9e-05），因此選擇棕色模塊為hub module進(jìn)行富集分析。

5. 在hub module中篩選出關(guān)鍵基因（hub gene）并驗(yàn)證

為了研究與樞紐模塊中CD8 + T細(xì)胞浸潤相關(guān)的潛在樞紐基因，構(gòu)建了蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用（PPI）網(wǎng)絡(luò)[臨界標(biāo)準(zhǔn)：reliability > 0.7 and connectivity > 15 (node/edge)]將hub module中的基因識別為中心節(jié)點(diǎn)，并通過Cytoscape對其進(jìn)行可視化;對hub module中所有基因進(jìn)行基于TCGA數(shù)據(jù)的預(yù)后分析，八個基因（CLCN2，ERLIN2，F(xiàn)5，F(xiàn)AM107B，GFM1，HSPB3，METTL8和SYT3）與LSCC患者的預(yù)后相關(guān)，接下來對這8個基因進(jìn)行差異表達(dá)分析，六個基因（GFM1，HSPB3，SYT3，ERLIN2，METTL8和CLCN2）在LSCC組織中顯著差異表達(dá)。

6. 分析hub gene與臨床免疫指標(biāo)的相關(guān)性

根據(jù)cBioPortal數(shù)據(jù)庫、TIMER數(shù)據(jù)庫對上述6基因進(jìn)行進(jìn)一步分析，并且計(jì)算了與CD8 + T細(xì)胞浸潤水平的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)METTL8，HSPB3和ERLIN2）浸潤水平之間的顯著相關(guān)。

7. 鑒定預(yù)后標(biāo)志物

通過基于GENT2數(shù)據(jù)庫的Meta生存分析，分析了METTL8，HSPB3和ERLIN2。結(jié)果表明，METTTL8和HSPB3的有較大的預(yù)后價(jià)值。使用Kaplan–Meier檢測了METTL8，HSPB3和ERLIN2的預(yù)后價(jià)值，結(jié)果表明METTL8和ERLIN2與負(fù)面預(yù)后顯著相關(guān)。接下來，選擇METTL8作為預(yù)后的生物標(biāo)志物，以進(jìn)行進(jìn)一步的分析。