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社区首页 >专栏 >单细胞与转录组结合分析轻松可发6+!

单细胞与转录组结合分析轻松可发6+!

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作图丫
发布于 2022-12-04 09:19:49
发布于 2022-12-04 09:19:49
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导语

胃腺癌 (STAD) 是胃癌最常见的组织学类型,也是第五大最常见的癌症类型。STAD患者预后不良是由多种因素造成的,如晚期临床表现、遗传异质性和有效的耐药性。

背景介绍

单细胞研究一直是近些年的热点,今天小编为大家带来的这篇文章,作者通过单细胞与转录组数据,基于恶性细胞标志物的表达构建了胃腺癌 (STAD) 患者生存不良的多基因风险评分 (PRS)。文章发表在《Frontiers in Cell and Developmental Biology》上,影响因子为6.081,文章题目为:Identification and Validation of a Malignant Cell Subset Marker-Based Polygenic Risk Score in Stomach Adenocarcinoma Through Integrated Analysis of Bulk and Single-Cell RNA Sequencing Data。

数据介绍

表达数据:GSE66229, GSE113255, GSE84437, GSE26942。TCGA-STAD数据。

单细胞数据:GSE134520。

分析流程

结果解析

01

稳健的胃腺癌和非恶性细胞标志物

在 GSE66229 数据集中,本研究共识别出 14224 个 DEGs,其中上调 7799 个,下调 6425 个(图 1A)。在 GSE113255 中,共鉴定出 8669 个 DEG,其中上调7473 个,下调1196 个(图 1B)。在 TCGA-STAD 中,共识别出 13,353 个 DEG,其中上调 7077 个,下调 6276个(图 1C)。本研究发现,上调基因(图 1D)和下调基因(图 1E)在三个数据集中变化很大。因此,本研究又进行了稳健的秩聚合分析,选择了 50 个稳健的恶性标志物和 50 个稳健的非恶性标志物。在表达热图中中,这 100 个基因在三个数据集中显示了 STAD 和正常胃组织之间明显不同的表达模式(GSE66229 的图 1F、GSE113255 的图 1G 和 TCGA-STAD 的图 1H)。

图 1

此外,重叠的上调和下调基因涉及不同的KEGG通路。图 1I 显示了涉及重叠上调基因的前 20 条 KEGG 通路,图 1J 显示了涉及重叠下调基因的前 20 条 KEGG 通路。

02

早期胃腺癌的瘤内异质性

本研究通过SCINA 包将质量控制后剩余的 3771 个细胞识别为 2506 个恶性细胞、63 个非恶性细胞和 1202 个基于恶性和非恶性细胞标记的未知类型细胞(图 2A)。基于 100 个标记基因的表达模式,本研究发现PCA 无法很好地区分这三种类型的细胞(图 2B)。恶性细胞被进一步鉴定为九个细胞簇(图 2C),通过筛选细胞簇标记,使用前五个阳性标记(按 logFC 排名)绘制表达热图(图 2D)。

图 2

接下来本研究使用细胞簇标记进行伪时间分析。分析表明,恶性细胞的潜在细胞分化轨迹包括七种状态(图 3A)。本研究还进行了分支表达分析建模 (BEAM) 分析,以识别细胞簇标记基因,前 100 个重要基因的表达模式的热图如图所示(图 3B )。并进行了GSEA分析,结果表明八个细胞簇富含各种标志性基因组(图 3C)。

图 3

03

用于预测胃癌预后的基于细胞标记的多基因风险评分

在TCGA-STAD数据集中,恶性标记基因和8个恶性细胞簇标记基因用于进行单变量Cox分析,38个基因与OS显著相关,其中PRS为(RGS1、AADAC、NPC2、COL10A1、PRKCSH、RAMP1、PRR15L、TUBA1A、CXCR6 和 UPP1)[图 4A]。连续 tROC 曲线分析(图 4B)显示 PRS 在预测 5 年 OS 方面表现良好,ROC 曲线下面积 (AUC) = 0.794(图 4C)。将STAD 患者分为高危组或低危组,发现高风险组患者的 OS(图 4D)和 PFS(图 4E)短于低风险组患者,与常规临床病理因素相比,PRS 是一个独立的预后因素(图 4F)。

图 4

此外,本研究结合了与 OS 相关的常规临床病理因素,构建了一个预测 OS 率的列线图模型(图 5A)。1 年、2 年和 3 年的 OS 校准曲线表明预测和观察之间具有良好的一致性(图 5B-D)。接下来根据 GSE84437、GSE66229和 GSE26942 中的数据验证了 PRS 的预后价值。在数据集 GSE84437(图 6A)、GSE6229(图 6B)和 GSE26942(图 6C)中,高风险组患者的 OS 短于低风险组患者。

图 5

图 6

小编总结

本研究的局限性:首先,scRNA-seq 配置文件来自早期 STAD;因此,可以识别的恶性细胞亚群可能是有限的。其次,PRS 是基于回顾性分析开发的,在临床实践中使用之前应在前瞻性试验中进行验证。第三,本研究缺乏分子实验来进一步探索恶性细胞标志物的具体机制。

尽管有这些限制,本研究揭示了早期 STAD 的有限但重要的 ITH。基于对组织和单细胞表达数据的综合分析,提出了一种基于恶性细胞亚群标记的 PRS,可以识别出存活率低的 STAD 患者。PRS 与肿瘤的常规临床病理学评估相结合,可以帮助临床医生提供更加个性化的治疗,希望这种分析方法能对大家日后的研究有所启发~

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原始发表:2022-09-07,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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