铜死亡相关miRNAs在乳腺癌中的预后价值及与免疫微环境的关系.pdf
《铜死亡相关miRNAs在乳腺癌中的预后价值及与免疫微环境的关系.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《铜死亡相关miRNAs在乳腺癌中的预后价值及与免疫微环境的关系.pdf(7页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、生物信息学第 37 卷第 2 期医学信息Vol.37 No.22024 年 1 月Journal of Medical InformationJan.2024基金项目:1.国家自然科学基金(编号:82072909);2.江苏省 2019 年度第五期“333 工程”培养资金资助项目(编号:BRA2019182);3.江苏省“六大人才高峰”高层次人才(创新人才团队)选拔培养资助项目(编号:YY-217)作者简介:王艺馨(1994.12-),女,江西上饶人,硕士研究生,主要从事乳腺癌基础与临床研究通讯作者:符德元(1972.10-),男,江苏镇江人,博士,主任医师,博士生导师,主要从事乳腺癌基础与临
2、床研究铜死亡相关 miRNAs 在乳腺癌中的预后价值及与免疫微环境的关系王艺馨1袁符德元2渊1.扬州大学医学院袁江苏 扬州225000曰2.苏北人民医院甲状腺乳腺外科袁江苏 扬州225000冤摘要院目的基于铜死亡相关miRNAs渊CRMs冤构建乳腺癌预后模型以评估预后袁并探讨其与乳腺癌免疫微环境的关系遥方法通过癌症基因组图谱渊TCGA冤下载乳腺癌基因表达谱数据和临床信息袁获取miRNA表达数据袁与收集的铜死亡相关的基因集通过Pearson相关性计算筛选出CRMs袁然后进行单因素和多因素Cox分析构建预测模型袁对模型高低风险组进行功能富集分析和免疫相关功能分析遥结果共筛选11个与乳腺癌预后有关的
3、CRMs用于建立预测模型袁该模型1尧3尧5年的生存率AUC值分别为0.723尧0.688和0.686袁具有良好的预测效能袁高风险组患者总生存期渊OS冤明显低于低风险组渊 约0.05冤遥进一步分析表明免疫细胞及功能和免疫检查点在高低风险组中存在差异遥结论11个铜死亡相关miRNAs及其特征可能是乳腺癌预后的分子生物标志物和治疗靶点遥关键词院乳腺癌曰铜死亡曰miRNAs曰预后模型中图分类号院TP2曰R44文献标识码院ADOI院10.3969/j.issn.1006-1959.2024.02.001文章编号院1006-1959渊2024冤02-0001-07Prognostic Value of C
4、uproptosis-related miRNAs in Breast Cancerand its Relationship with Immune MicroenvironmentWANG Yi-xin1,FU De-yuan圆(1.Medical College of Yangzhou University,Yangzhou 225000,Jiangsu,China;2.Department of Thyroid and Breast Surgery,Northern Jiangsu People s Hospital,Yangzhou 225000,Jiangsu,China)Abstr
5、act:Objective To construct a prognostic model of breast cancer based on cuproptosis-related microRNAs(CRMs)to predict the prognosis ofpatients,and to explore its relationship with the immune microenvironment of breast cancer.Methods The expression profiles of miRNA and theclinical data of breast can
6、cer patients were downloaded from the Cancer Genome Atlas(TCGA)and collected cuproptosis-related gene sets.ThemiRNAs associated with cuproptosis were screened with Pearson correlation.The risk score model of miRNAs was established by univariate Cox andmultivariate Cox regression models.Finally,the t
7、umor-related pathways and immune-related function between high and low risk groups of the modelwere analyzed.Results A total of 11 cuproptosis-related miRNAs with independent prognostic were screened out to establish the prognostic model.The AUC predictive value of the model for 1-year 3-year and 5-
8、year survival rate were 0.732,0.688 and 0.686,showing good predictive performance.The overall survival(OS)of patients in the high-risk group was significantly lower than that of the low-risk group(0.05).Further analysis showedthat immune cells,functions,and immune checkpoints differed between the hi
9、gh-risk and low-risk groups.Conclusion The 11 miRNAs associatedwith cuproptosis,and their characteristics may be molecular biomarkers and therapeutic targets for breast cancer.Key words:Breast cancer;Cuproptosis;miRNAs;Prognostic model乳腺癌(breast cancer,BC)仍是目前全球女性死亡的主要原因。随着乳腺癌筛查和新治疗策略的普及,患者 5 年生存率已高
10、达 90%,然而其发病率及死亡率仍呈增长趋势1,2。并且由于乳腺癌的高度异质性,具有相同亚型和 TNM 分期也可出现截然不同的预后3。因而,急需寻找有潜力为乳腺癌患者早期发现、诊断、治疗以及预测预后的新型生物标志物。铜(Cu)是生物体所必需的微量金属元素,而金属离子过多或过少都会导致细胞死亡4。Tsvetkov P等5在研究携带铜离子的细胞死亡过程中发现了一种新的细胞死亡模式,涉及胞内铜离子,并受其调节,称为铜死亡(cuproptosis)。铜死亡是通过铜与三羧酸循环的脂酰化成分直接结合发生的,引起脂酰化蛋白质聚集和随后的铁硫簇蛋白丢失,最终导致蛋白质毒性应激致细胞死亡。MicroRNAs(m
11、iRNAs)窑生物信息学窑1生物信息学第 37 卷第 2 期医学信息Vol.37 No.22024 年 1 月Journal of Medical InformationJan.2024是一类小的非编码 RNA 分子,通过降解 mRNA 或抑制 mRNA 翻译成蛋白质来调控广泛的生物过程6。另外,研究发现 miRNAs 可通过调节缺氧、铁死亡等途径参与癌症的进展、转移和免疫治疗反应7,8。然而目前缺乏对乳腺癌中 miRNAs 在铜死亡过程中的功能作用的研究,以及在预测乳腺癌患者预后中的作用。本研究构建了铜死亡相关 miRNAs 的预后模型,以评估其与乳腺癌患者预后关系,旨在为乳腺癌的早期诊断以
12、及治疗提供新的方向。1资料与方法1.1 数据的获取与处理从 TCGA-GDC 数据库(https:/portal.gdc.cancer.gov/)下载获得乳腺癌患者完整的 miRNA 数据和 RNA-seq 数据以及临床信息数据,并通过 Perl 软件进行数据整理。TCGA 数据库向公众免费开放,因此不需要额外的伦理证明。1.2 铜死亡相关基因与 miRNA 的筛选 通过 R 软件limma 包对铜死亡相关基因与 miRNA 进行 Pearson相关性评估。若渣2|跃0.3;约0.001,则被认为显著相关。edgeR 包用于比较筛选肿瘤样本和正常样本之间的差异的 mRNA 和铜死亡相关的差异的
13、 miRNA,过滤标准为 FDR约0.05 和|log2FC|跃1。1.3 预后基因筛选及模型构建 收集患者临床资料,通过 R 软件 survival 包对铜死亡相关差异表达基因行单因素 Cox 分析得到预后相关基因(约0.05),再行多因素 Cox 分析。最终确定 11 个用于模型构建的对 BC 预后有价值的铜死亡相关 miRNAs(cuprop原tosis-related MicroRNAs,CRMs)。根据表达值及相应系数计算风险评分。公式为:Risk score=coef(miR原NA1)伊expr(miRNA1)+(coefmiRNA2)伊expr(miR原NA2)+coef(miR
14、NAn)伊expr(miRNAn)。1.4 预后风险模型评估及临床价值分析 根据上述公式计算样本风险值,以中位值为界将患者分为高风险组和低风险组并进行生存差异分析,绘制 K-M生存曲线,1、3、5 年的受试者工作特征(receiver op原erating characteristic,ROC)曲线,以及风险打分等评估该模型预后预测效能。利用单因素和多因素 Cox分析评价风险评分能否作为预后因子。1.5 靶基因预测及潜在功能分析 使用 TargetScan9、miRDB10和 miRTarBase11进行 miRNA 靶基因预测。为了探索 CRMs 是否可能参与 BC 的进展,使用Perl 语
15、言预测 miRNA 的靶基因,将同时存在于两个及以上数据库中的基因定义为 miRNA 的靶基因。将这些靶基因与差异表达基因取交集,采用 KEGG 与GO 富集分析来揭示这些交集基因的潜在机制功能,约0.05 认为差异有统计学意义。1.6 免疫微环境浸润相关分析 CIBERSORT 算法评估每个样本中 22 种免疫细胞在肿瘤微环境(Tumormicroenvironment,TME)中的比例,约0.05 过滤样本。利用 ssGSEA 算法对高低风险组每个样本进行免疫细胞、免疫功能和免疫检查点的差异分析。1.7 统计学方法 统计分析以及图片可视化均由 R软件(4.1.2 版)进行。统计显著性定义为
16、约0.05,且所有值均为双尾。2结果2.1 铜死亡相关基因与 miRNAs 的筛选 通过 R 软件 limma 包对 19 个铜死亡基因与乳腺癌 miRNA(肿瘤样本 1091 例,正常样本 103 例)进行筛选,共得 4242 个 CRMs。随后基于 edgeR 包筛选出 121 个铜死亡相关的差异表达 miRNAs,同样通过 edgeR包对乳腺癌 mRNA(肿瘤样本 1100 例,正常样本112 例)进行分析得到 5882 个差异表达的 mRNA。过滤标准为 FDR约0.05 和|log2FC|跃1。2.2 预后基因的筛选及模型的构建 经单因素以及多因素 Cox 分析(约0.05),最终得
17、到 11 个有预后价值的 CRMs 并以森林图形式展示,见图 1。风险评分公 式:Risk score=(0.003935704 伊hsa-mir-592)+(0.021151117 伊hsa-mir-4501)+(0.13583739 伊hsa-mir-7974)+(0.291802054 伊hsa-mir-549a)+(0.061157431伊hsa-mir-4675)+(-0.224946382伊hsa-mir-4658)+(-0.062466584 伊hsa-mir-618)+(0.068830528伊hsa-mir-1293)+(0.167058581伊hsa-mir-466)+(0
18、.01933156伊hsa-mir-4533)+(0.019609619伊hsa-mir-3923)。图1个铜死亡相关miRNAs的多因素Cox分析森林2生物信息学第 37 卷第 2 期医学信息Vol.37 No.22024 年 1 月Journal of Medical InformationJan.20242.3 预后风险模型预测效能评估 对高、低风险组进行生存差异分析,根据 K-M 生存曲线、风险评分图、生存状态图和风险热图的结果可知随着风险评分增加,患者死亡率逐渐升高,高风险组患者 OS 明显低于低风险组,两组存在显著生存差异(约0.001),风险评分对 BC 患者预后有显著影响,见图
19、 2A图2D。并且 1、3、5 年生存 结果 AUC 值分别 为 0.723、0.688、0.686,见图 2E,表明该模型具有良好的预测生存能力。对临床特征与风险评分进行单因素和多因素 Cox 分析显示年龄与风险评分是 BC 患者的独立预后因子,见图 2F、图 2G。最后将风险评分纳入构建生存列线图,校准曲线显示预测概率与实际概率基本一致,见图 2H、图 2I。注:A:高低风险组患者 K-M 生存曲线;BD:高低风险组患者风险评分图、生存状态图和铜死亡相关 miRNAs 表达热图;E:预后模型 ROC曲线;F、G:预后模型单因素和多因素分析;H、I:患者生存列线图和校正曲线图2乳腺癌铜死亡相
20、关miRNAs预后模型的构建ABCDEFGHI3生物信息学第 37 卷第 2 期医学信息Vol.37 No.22024 年 1 月Journal of Medical InformationJan.2024注:A、B:KEGG 富集分析;C:GO 富集分析图3乳腺癌相关靶基因的功能富集分析ABC2.4 功能分析 将预测的 4625 个靶基因与 5882 个差异表达 mRNA 取交集获得 1264 个交集基因,对乳腺癌潜在功能进行分析。KEGG 富集分析显示,在癌症中蛋白聚糖、Wnt 信号通路、癌症中 MicroRNAs、病毒致癌等多个癌症相关通路富集,见图 3A。GO 富集分析,BP 提示基因
21、在细胞生长、细胞形态发生调节、细胞周期负调控、Wnt 信号通路等富集;CC提示基因在粘着斑、细胞基质连接等过程富集,见图3B;MF 提示基因调控特异性 RNA 聚合酶 IIDNA 结合转录因子结合、DNA 结合转录因子结合,见图3C,表明大多数目标靶基因都参与了癌症相关通路,揭示 CRMs 可能在 BC 进展中发挥重要作用。2.5 免疫微环境浸润相关分析 进一步探索与抗肿瘤免疫之间的关系,见图 4A、图 4B,两组免疫细胞浸润存在差异,在低风险组中肿瘤浸润性 CD8+T 细胞、幼稚 B 细胞、浆细胞、静息肥大细胞比例高于高风险组,而高风险组中 M2 巨噬细胞、M0 巨噬细胞比例高于低风险组。另
22、外,在免疫细胞评分中 B 细胞、CD8+T 细胞、肥大细胞、NK 细胞、pDCs、Tfh、Th2 细胞、TIL 在低风险组中较高,见图 4C。在免疫功能评分中趋化因子受体、免疫检查点、溶细胞活性、副炎症、T 细胞共刺激以及玉型干扰素反应、域型干扰素反应在高低风险组之间存在差异,见图4D。并进一步探讨了高、低风险组免疫检查点分子表达差异,共 21 个差异表达的免疫检查点,常见的如 PDCD1(PD-1)、CD274(PD-L1)、CD40、CD40LG和 CD27 在低风险组中表达水平高于高风险组,见图 4E,这表明低风险组乳腺癌患者可能是免疫治疗的候选者。4生物信息学第 37 卷第 2 期医学
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 死亡 相关 miRNAs 乳腺癌 中的 预后 价值 免疫 环境 关系
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,个别因单元格分列造成显示页码不一将协商解决,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。