中科生信 - 3+ 腫瘤hub基因鑑定的常見套路之一－鑽石舞台

早上好，今天分享一篇2021年6月發表在Bioengineered（IF=3.269）的文章（Ref: 34565282），作者研究的是與甲狀腺癌發病機制和預後密切相關的hub基因。該研究方法同樣適用於其他腫瘤的研究，有相關需求的老師歡迎聯繫我們！

背景&方法

背景：

甲狀腺癌（THCA）是累及內分泌系統的最常見癌症，也是頭頸部最常見的惡性腫瘤，約占全身惡性腫瘤的1%-2%。

方法：

1、識別THCA的差異基因（DEG）；

2、通過WGCNA獲得THCA相關的關鍵模塊和關鍵基因（CEMG）；

3、DEG和CEMG取交集得到候選hub基因；

4、對候選hub基因進行GO和KEGG通路富集分析；

5、使用關鍵基因構建PPI網絡，篩選hub基因；

6、hub基因的KM生存分析與臨床相關性分析；

7、預後相關hub基因蛋白質豐度的驗證。

結果

DEG的識別

從TCGA-THCA數據集中識別出1916個 DEG：910個被下調，1006個被上調（圖1a）。還從GSE153659數據集中識別了665個DEG：471個被下調，194個被上調（圖1b）。每個數據集中前50個DEG用熱圖可視化（圖1c,d）。

圖1

表達矩陣的WGCNA

選擇β=2和6分別作為最佳軟閾值參數（圖2g,h）。模塊特徵基因的層次聚類樹狀圖如圖2a,b）所示。我們從TCGA-THCA數據集（圖 2c）和GSE153659數據集（圖 2d）中分別確定了7 個和11個模塊。與臨床表型相關性最高的兩個模塊是TCGA-THCA中的MEred和MEturquoise以及GSE153659中的MEred和Mepink（圖2e,f）。

圖2

DEG和CEMG的交集

WGCNA在TCGA-THCA的MEred和MEturquoise模塊中識別出5459個CEMG，在GSE153659的MEred和MEpink模塊中識別出1602個CEMG。在DEG和CEMG之間共檢測到162個重疊基因（圖3）。

圖3

162個重疊基因的富集分析

對162個重疊基因進行了GO功能和KEGG富集分析。生物過程類別下豐富的GO術語（圖4a）主要是甲狀腺激素代謝過程、脂肪細胞分化、跨膜受體蛋白絲氨酸/蘇氨酸激酶信號通路的調節、內質網應激誘導的內在凋亡信號通路。在細胞成分類別下，豐富的術語主要與頂端質膜、內質網腔和含膠原的細胞外基質有關。在分子功能類別下，富集的術語主要與氧化還原酶活性、細胞外基質結構成分、GTP酶調節活性和肌動蛋白絲結合有關。KEGG通路分析（圖4b）發現酪氨酸代謝、甲狀腺激素合成和蛋白質消化吸收通路顯着富集。

圖4

識別PPI網絡中的hub基因

使用STRING數據庫構建了162個重疊候選hub基因的PPI網絡（圖5a）。Cytoscape中 cytoHubba插件的MCC算法用於識別hub基因（圖5b）。前10個hub基因為QSOX1、WFS1、EVA1A、FSTL3、CHRDL1、FABP4、PRDM16、PPARGC1A、PPARG和COL23A1。

圖5

預後相關hub基因的鑑定和蛋白質豐度的驗證

OS分析顯示，EVA1A低表達與THCA患者預後不良顯着相關（圖6a）。DFS分析顯示CHRDL1和FABP4的低表達與預後不良顯着相關（圖6b）。HPA結果表明，EVA1A和CHRDL1蛋白在腫瘤組織中的豐度低於正常組織（圖7a,b）。此外，臨床相關性分析表明CHRDL1、COL23A1、EVA1A、FABP4、FSTL3、PPARGC1A、PRDM16和QSOX1與THCA的臨床分期密切相關（圖8）。