基于基因表达谱筛选脑高级别胶质瘤恶性相关的分子标记物
发布时间:2020-10-16 09:43
第一部分:长链非编码RNA谱筛选出四个长链非编码RNA基因与间变性脑胶质瘤病人的预后密切相关背景与目的间变性脑胶质瘤(AGs)为Ⅲ级胶质瘤,其中位总体生存期约为37.6个月。然而,由于AGs病人间的总体生存期差异较大,我们认为仍有其他决定性因素影响着这类病人的预后。方法我们纳入胶质瘤基因表达芯片数据(GSE16011、CGGA和REMBRANDT),提取出长链非编码RNA谱。运用生物信息学方法,根据长链非编码RNA(lncRNAs)的表达水平及AGs病人的临床信息,筛选出有预后价值的lncRNAs。结果通过对胶质瘤基因芯片分析,我们共筛选出四个有预后价值的lncRNAs,分别为AGAP2-AS1、TPT1-AS1、LINC01198和MIR155HG。根据这4个lncRNAs的表达水平构建出风险评分,按照中位风险评分值,可将AGs病人分为两组(高风险组和低风险组)。结果显示,低风险组的总体生存期显著优于高风险组(中位OS2208.25天vs.591.30天,P0.0001)。此外,低风险组的病人的总体生存期曲线与胶质瘤Ⅱ级病人的相似(P=0.1669),而高风险组的则与胶质瘤Ⅳ级的曲线显著相似(P=0.0005)。所以,基于这四个预后lncRNAs,AGs病人可被分为类胶质瘤Ⅱ级组和类胶质瘤Ⅳ级组。根据多因素COX回归分析,该风险评分可作为独立的预后因素(P=0.000)。AGAP2-AS1、LINC01198和MIR155HG的基因表达水平均随肿瘤级别的增加而升高,而TPT1-AS1则正好相反。体外试验表明,敲低AGAP2-AS1的表达可以显著抑制肿瘤细胞的增殖、迁移和侵袭能力,并增加肿瘤细胞的凋亡水平。结论研究结果表明,基于这四个lncRNAs构建的风险评分对AGs病人具有预后价值。因此,对两组不同AGs病人应采取相应的治疗措施,以达到最佳的治疗效果并降低副作用。第二部分:间变性胶质瘤病人的免疫相关lnc RNA分子标记物背景与目的不同级别胶质瘤间的免疫状态有明显差异,而差异表达的长链非编码RNAs(lncRNAs)对胶质瘤病人具有预测价值。因此,免疫相关的lncRNAs可作为间变性胶质瘤(AGs)病人的治疗靶点。方法首先,我们由胶质瘤基因表达芯片数据库(CGGA、GSE16011和REMBRANDT)中提取lncRNAs表达谱。根据lncRNAs和免疫基因的表达水平,构建出免疫相关lncRNAs的共表达网络。再依据AGs病人的临床信息,筛选出有预后价值的免疫相关lncRNAs。运用基因集富集分析(GSEA)和主成分分析(PCA)对识别的基因进行了功能注释。结果我们从中国脑胶质瘤基因组图谱(CGGA)基因芯片数据中筛选出572个lncRNAs及317个免疫基因,构建出了免疫相关的lncRNAs共表达网络,进而识别出与免疫相关的lncRNAs。通过共表达网络,我们在AGs病人中筛选出9个免疫相关的lncRNAs(SNHG8、PGM5-AS1、ST20-AS1、LINC00937、AGAP2-AS1、MIR155HG、TUG1、MAPKAPK5-AS1和HCG18)。另外纳入两个独立的数据库(GSE16011和REMBRANDT)用于验证研究发现。根据这9个lncRNAs的表达水平构建分子标记物,可将AGs病人分为两组(低风险组和高风险组)。结果显示,低风险组的总体生存期(OS)和无进展生存期(PFS)显著优于高风险组病人(P0.0001;P0.0001)。此外,高风险组病人呈现1p/19q未缺失、异柠檬酸脱氢酶(IDH)野生型、TCGA经典和间充质亚型、CGGA G3亚型及低Kanofsky表现评分(KPS)的特性。该分子标记物可作为AGs的独立预后因素,与OS显著相关(P=0.000,危险比(HR)=1.434)。研究结果在另外两个独立的数据库(GSE16011,REMBRANDT)中得到了进一步的验证。基于PCA分析,高低风险两组病人群体呈现出不同的免疫状态。结论研究筛选出9个免疫相关的lncRNAs,其构成的分子标记物对AGs病人具有预后价值。第三部分:生物信息学分析发现三个基因与MGMT甲基化的胶质母细胞瘤预后相关背景与目的胶质母细胞瘤(GBM)是中枢神经系统的恶性肿瘤,病人具有很高的致残率和死亡率。研究发现,MGMT的甲基化状态能够决定脑胶质母细胞瘤的化疗敏感性。然而,对于具有相同MGMT甲基化状态的胶质母细胞瘤病人,仍有其他因素影响这类病人的预后。方法为了筛选出新的预后关键基因,我们的研究纳入了中国胶质瘤图谱(CGGA)的m RNA芯片、RNA测序以及肿瘤基因组图谱(TCGA)的RNA测序三个数据库。使用DAVID软件(The Database for Annotation,Visualization and Integrated Discovery)进行生物信息学分析。结果基于三个数据库信息,我们共识别出三个预后相关基因(FPR3,IKBIP,S100A9)。根据三个基因的表达水平,研究进一步构建了风险评分。根据中位风险评分,可将MGMT甲基化的胶质母细胞瘤病人分为两组(低风险组及高风险组)。结果显示,低风险组的总体生存期(OS)显著高于高风险组人群(中位总生存率1074vs.372天,P=0.0033)。此外,该风险评分还能够显著区分以MGMT甲基化且接受化疗情况分层的GBM人群(P=0.0473),而对于低风险和高风险组中MGMT非甲基化或未接受化疗的病人,总体生存期间没有明显的差异。通过多因素COX回归分析发现,该风险评分是一个独立的预后因素(P=0.004)。结论本研究结果表明,基于生物信息学分析,识别出的分子标记物对MGMT启动子甲基化的GBMs病人具有显著的预后价值。第四部分:长链非编码RNA LINC00152是高级别胶质瘤的潜在预后生物标记物背景与目的长链非编码RNA(lncRNAs)的表达异常与胶质瘤进展有关。高级别胶质瘤(HGGs)包括胶质瘤Ⅲ级和Ⅳ级,其中Ⅲ级胶质瘤的中位生存期约为37.6个月,而Ⅳ级胶质瘤则保持在14个月。LINC00152在HGGs中的功能作用尚不清楚。方法我们的研究共纳入中国胶质瘤基因组图谱(CGGA)基因芯片,CGGA基因测序和GSE16011三个数据库,结合胶质瘤病人的临床信息,评价LINC00152在HGGs病人中的表达水平和预后价值。通过敲低LINC00152的表达,以确定其在体外试验和裸鼠试验中对胶质瘤的发生和进展中发挥的功能作用。结果LINC00152的表达水平随胶质瘤的级别而增高,并且在TCGA分型中的间质亚型中表达水平最高。在CGGA基因芯片数据库中发现,LINC00152能独立预测HGGs病人的预后,LINC00152高表达组的总体生存期(OS)显著低于低表达组的(中位OS 14.77月vs.9.65,P=0.0216)。上述结果在另外两个独立的数据库中均可得到进一步的验证。HGGs病人的临床和分子特征分析发现,LINC00152高表达组病人呈现出TCGA间质亚型、高龄(≥46)、异柠檬酸脱氢酶(IDH)野生型、MGMT非甲基化、未接受化疗及低Kanofsky表现评分(KPS)等特性。基于LINC00152的表达,我们筛选出4288个基因探针(2519个上调探针;1769个下调探针),对这些基因探针使用DAVID软件(The Database for Annotation,Visualization and Integrated Discovery)进行生物信息学分析。结果发现,上调的基因富集在免疫应答、凋亡过程、细胞粘附和细胞增殖调控等通路。敲低LINC00152的表达,可以显著抑制胶质瘤细胞的增殖、迁移和侵袭能力,增强体外化疗的敏感性。同时,敲低LINC00152还能够显著抑制裸鼠试验中的肿瘤生长。结论因此,我们的研究发现LINC00152可以作为HGGs病人的潜在预后生物标志物。
【学位单位】:苏州大学
【学位级别】:博士
【学位年份】:2018
【中图分类】:R739.4
【部分图文】:
图 1.1:不同组别或胶质瘤级别间的预后价值比较。A:在三个数据库中,低风险组和高风险组的 AGs 病人的 OS 差异。B:在三个数据库中,不同组别中的 AGs 病人的 OS 差异(两组分别与 II 级和 IV 级胶质瘤间)。* P <0.05,** P <0.01,*** P <0.001
图 1.2:三个数据库中风险评分、OS、基因表达水平和临床分子病理学特征的分布情况。A:四个 lncRNAs 在低风险和高风险组中的表达水平散点图。B:风险评分和 O的分布情况。每个图表的中间黑色虚线代表基因分子标记物的两组分界值(中位风险评分)。C:低风险和高风险两组中四个 lncRNAs 的表达水平热图。行,表示相应的
.3:4 个 lncRNAs 分子标记物的 ROC 曲线及两个风险组间的功能注释。A:NAs 分子标记物的 ROC 曲线。B:两组间差异基因的 KEGG 通路分析。圈基因计数的百分比。C:三个有代表性的 GSEA 结果。
【参考文献】
本文编号:2843087
【学位单位】:苏州大学
【学位级别】:博士
【学位年份】:2018
【中图分类】:R739.4
【部分图文】:
图 1.1:不同组别或胶质瘤级别间的预后价值比较。A:在三个数据库中,低风险组和高风险组的 AGs 病人的 OS 差异。B:在三个数据库中,不同组别中的 AGs 病人的 OS 差异(两组分别与 II 级和 IV 级胶质瘤间)。* P <0.05,** P <0.01,*** P <0.001
图 1.2:三个数据库中风险评分、OS、基因表达水平和临床分子病理学特征的分布情况。A:四个 lncRNAs 在低风险和高风险组中的表达水平散点图。B:风险评分和 O的分布情况。每个图表的中间黑色虚线代表基因分子标记物的两组分界值(中位风险评分)。C:低风险和高风险两组中四个 lncRNAs 的表达水平热图。行,表示相应的
.3:4 个 lncRNAs 分子标记物的 ROC 曲线及两个风险组间的功能注释。A:NAs 分子标记物的 ROC 曲线。B:两组间差异基因的 KEGG 通路分析。圈基因计数的百分比。C:三个有代表性的 GSEA 结果。
【参考文献】
相关期刊论文 前1条
1 Lei-Lei Guo;Chun-Hua Song;Peng Wang;Li-Ping Dai;Jian-Ying Zhang;Kai-Juan Wang;;Competing endogenous RNA networks and gastric cancer[J];World Journal of Gastroenterology;2015年41期
本文编号:2843087
本文链接:https://www.wllwen.com/yixuelunwen/shenjingyixue/2843087.html
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