看到了2023发表在NC杂志的男性乳腺癌患者的单细胞转录组图谱文章,标题是:《Single-cell transcriptome analysis indicates fatty acid metabolism-mediated metastasis and immunosuppression in male breast cancer》
其中附件有一张图是男性和女性的乳腺癌患者肿瘤细胞表达量差异基因的热图,如下所示:
我们很容易复制粘贴什么的基因,然后去看一下它们在染色体分布情况:
cg=c('PGK1','PTMA','RPS18','IMPDH2','MDK','PEA15','MGST1','ARHGDIB','JPT1','LGALS1','CALR','LAGE3','RPA3','DEK','HIST1H4C','H2AFX','CMC2','RHEB','H2AFZ','NUDT1','STMN1','CKS1B','SMC2','UBE2T','DTYMK','GGH','CENPN','MAD2L1','CENPW','GINS2','HMGN2','H2AFV','GGCT','LSM4','TUBA1B','TUBB','CCNB1','KPNA2','CKS2','PTTG1','CDKN3','ASPM','PRC1','ANLN','CDCA8','KIF20B','NUF2','CENPF','TROAP','ECT2','TMPO','HMGB2','LMNB1','CDK1','SMC4','KIFC1','NUSAP1','TACC3','TOP2A','CDCA3','UBE2C','PBK','TPX2','BIRC5','MKI67','RACGAP1','ATAD2','UHRF1','HELLS','CENPK','ZWINT','RAD51AP1','CENPM','TYMS','CENPU','PKMYT1','DHFR','TK1','PCLAF','NQO1','TM9SF2','HIST1H3B','HIST1H2AJ','NDST4','HIST1H2AI','HIST1H2AG','SELENOP','CNTNAP2','LAPTM4B','BEST1','PPT1','TYROBP','RGS1','LAPTM5','CCL4L2','MYADM','BCL3','BAG3','HIST1H1C','FASN','HNRNPU','GFRA1','FSIP1','CXCL14','SLC5A7','MAGI2','PGR','CITED1','LINC01238','CLEC3A','TCIM','AARD','CCDC74A','VIPR2','TFPI2','TUBA3D','HIST2H2AA4','RNASE1','PDZK1','RTN1','TPRG1','HIST2H2BE','CAPN8','DST','DLG5','NEK10','CORO6','GREB1','ADCY1','PSD3','SFXN5','TUBA1A','TXNIP','PLPP2','GSN','TUBB4B','HMGB3','HILPDA','TMC5','CKB','CDHR3','SERPINA6','WFDC2','MGST3','UGT2B11','PIP','AZGP1','SH3BGRL','TCEAL4','LRRC26','BEX3','CYB5A','STC2','PDLIM1','CAPG','TMED3','NUPR1')
library(AnnoProbe)
tmp=annoGene(cg,'SYMBOL','human')
sort(table(tmp$chr))
可以看到,每个基因很清晰的就看到了各自的染色体以及起始终止坐标啦:
> head(tmp)
SYMBOL biotypes ENSEMBL chr start end
840 STMN1 protein_coding ENSG00000117632 chr1 25884181 25906991
873 HMGN2 protein_coding ENSG00000198830 chr1 26472440 26476642
1013 LAPTM5 protein_coding ENSG00000162511 chr1 30732469 30757774
1214 CDCA8 protein_coding ENSG00000134690 chr1 37692481 37709719
1293 PPT1 protein_coding ENSG00000131238 chr1 40071461 40097727
2951 PDZK1 protein_coding ENSG00000174827 chr1 145670852 145708148
> sort(table(tmp$chr))
chr13 chr18 chr22 chr11 chr20 chr14 chr15
1 2 2 3 3 5 5
chr3 chr9 chr4 chr6 chr19 chr8 chrX
5 5 6 6 7 7 7
chr16 chr17 chr5 chr10 chr12 chr2 chr7
8 8 8 9 9 10 14
chr1
17
而且很明显的看到它们并不是具有很明显的性染色体倾向性哦!
男性和女性在染色体层面上的主要差别体现在性染色体的组成上。人类的每个细胞中通常包含23对染色体,其中22对是常染色体,第23对染色体决定个体的性别,称为性染色体。
理论上,男性和女性的转录组表达差异可能在性染色体上的基因中表现得最为明显,因为性染色体(X和Y染色体)携带性别特异性的基因,这些基因直接参与性别决定和性别特异性生理过程。
然而,实际上转录组表达差异并不仅仅局限于性染色体。以下是几个考虑因素:
因此,虽然性染色体上的基因表达差异是性别间转录组差异的一部分,但性别间转录组差异是多方面的,涉及整个基因组的复杂相互作用。在研究性别对基因表达的影响时,需要综合考虑多种因素。
男性和女性的乳腺癌患者在单细胞层面的肿瘤细胞表达量差异可能涉及多个方面,包括性染色体上的基因,但不限于此。以下是一些可能影响表达差异的因素:
因此,虽然性染色体上的基因可能在男性和女性乳腺癌患者的肿瘤细胞中表现出表达差异,但整体的表达差异是多方面的,涉及整个基因组的复杂相互作用。在研究性别对乳腺癌的影响时,需要综合考虑多种因素。
首先找到一个表达量芯片或者转录组测序的数据集,需要同时男性和女性的乳腺癌患者,这样的话可以在数据集内部对它们进行差异分析,然后看看差异基因是否符合x和y染色体的常识。
然后找到其它癌症的单细胞转录组数据集,定位到恶性肿瘤细胞后区分病人性别试试看差异分析,然后看看差异基因是否符合x和y染色体的常识。