編者按:
跟做實驗一樣,生信分析也經常會遇到結果不符合我們預期的情況,這時候怎麼辦呢?除了換數據集,換分析方法,今天通過一篇文獻案例教大家怎麼通過調整分析思路進行「曲線救國」。文章題目:Characterization of Two TNF-Related Subtypes Predicting Infliximab Therapy Responses in Crohn’s Disease。
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抗腫瘤壞死因子(TNF)治療被廣泛用於治療克羅恩病(CD),然而10%-40%的患者對TNF治療無反應。已知TNF家族基因在炎症和免疫調節中發揮重要作用,然而,TNF家族基因在CD中的作用尚不清楚。
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從GEO數據庫下載CD表達譜。根據TNF家族基因的表達特徵,對CD患者進行分型並確定疾病亞型的生物標誌物。
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1.引出為什麼關注TNF基因家族
對infliximab治療有效和無效的克羅恩病(CD)患者樣本進行GSVA分析,結果發現與應答組相比,無應答組的TNF相關通路的GSVA評分顯著增加。免疫浸潤分析發現無應答組免疫細胞浸潤率較高。說明infliximab治療有效和無效的患者具有顯著的免疫異質性。
2.基於TNF基因家族進行分型並探究亞型間異質性
接下來作者合併多個數據,整合了412名未接受TNF治療的CD患者。以43個TNF家族基因對患者進行聚類分組,得到兩種疾病亞型(TNF subtype A和TNF subtype B)。然後免疫浸潤分析發現兩種疾病亞型間的免疫細胞群具有顯著差異;差異分析篩選疾病亞型組間差異表達基因;WGCNA分析挖掘與infliximab治療響應相關的基因;最後治療響應相關的基因與差異表達基因取交集獲得差異表達治療響應相關基因。
3.基於差異表達治療響應相關基因進行患者基因分型
根據篩選到的前100個差異表達治療響應相關基因再次聚類分析,得到兩種患者基因分型(gene subtype A和gene subtype B),進一步探討不同基因亞型之間的異質性。還是先說基因分型間患者免疫浸潤有差異,然後差異分析和WGCNA分析確定這兩個基因亞型的代表性基因,結果篩選出IL1b,IL6,TLR4作為genesubtype A特徵基因,SLC2A2, APOB, APOA1作為genesubtype B特徵基因。然後發現IL1b、IL6和TLR4的組合可以很好區分這兩個基因亞型患者(AUC=0.944),可作為區分A和B亞型基因的生物標誌物。
4.探究基因亞型患者的TNF拮抗劑治療響應異質性
基於infliximab治療有效和無效的克羅恩病(CD)患者樣本探究A和B基因亞型間對infliximab治療的效果是否有差異。結果發現infliximab治療A、B亞型的有效率分別為16.7%和89.5%(這個結果很重要,直接將文章研究意義升華到臨床應用價值)。並且發現在治療有效組IL1b、IL6和TLR4的表達在治療後明顯下調,而在治療無效組無顯著差異。最後驗證了IL1b、IL6和TLR4可以有效區分治療有效與無效患者。總之,gene subtype B亞型的患者有更好的infliximab治療反應。
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基於聚類將CD患者分為gene subtype A(免疫型)和gene subtype B(代謝型)兩種亞型,其中infliximab治療對gene subtype B亞型患者更有效。此外,IL1b、IL6和TLR4組合可以有效區分A和B亞型患者,可為CD患者的個體化治療提供了新的思路。
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為什麼基於TNF基因家族進行疾病分型之後,還要進行基因分型,然後根據基因分型結果探究基因亞型與治療響應的關聯?
小編大膽推測,有沒有一種可能是因為基於TNF基因家族得到的TNF subtype A和TNF subtype B組間患者治療響應與非響應的占比沒有顯著差異,所以就拐了個彎再分型一次得到gene subtype A和gene subtype B,然後發現這兩種亞型間患者的治療響應率有很大差異,這樣分型就有臨床應用價值了(也有可能作者覺得分析內容過於單薄,想增加分析工作量顯的內容更豐富而已)。就是想通過這篇文章提醒大家,當生信分析結果不理想的時候,還可以轉變思路,迂迴地調整分析方法以達到我們想要的結果。
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