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    肿瘤微环境生信高分套路

    肿瘤“种子与土壤”学说是肿瘤生物学最具影响力的理论之一,自提出以来就受到了广泛的认可和延伸。该理论认为肿瘤的发生发展不仅是肿瘤细胞遗传学和表观遗传学方面的改变,还有肿瘤微环境作为恶性种子生长繁育的“肥沃土壤”,彼此相互影响,共同进化,促进了肿瘤的产生。肿瘤微环境火了,大家都想把自己的分析向肿瘤微环境靠,今天小编跟大家分享一篇近期发表在frontiers in oncology(IF:4.137)上的肿瘤微环境相关的文章:BTK Has Potential to Be a Prognostic Factor for Lung Adenocarcinoma and an Indicator for Tumor Microenvironment Remodeling: A Study Based on TCGA Data Mining(BTK有可能成为肺腺癌的预后因素和肿瘤微环境重塑的指标:一项基于TCGA数据挖掘的研究)。该研究基于基质评分和免疫评分共同筛选与肺腺癌免疫浸润的预后因子。我们重点学习一下文章的分析思路。

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    JAMA Psychiatry:六种精神疾病中皮层厚度的虚拟组织学及共同的神经生物学过程

    《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》 一、重要性   大规模的神经影像方面的研究已经揭示了多种精神疾病群体中皮层厚度与健康人群存在差异。但是,这些差异背后的潜在神经生物学过程尚不明确。 二、研究目标   确定6种精神疾病中病例组和健康对照组之间皮层厚度的群体差异在神经生物学上的相关性,这6种精神疾病包括注意力缺陷多动障碍(ADHD)、自闭症谱系障碍(ASD)、双相情感障碍(BD)、重度抑郁症(MDD)、强迫症(OCD)和精神分裂症(SCZ)。 三、研究对象   该研究中的被试者来自于ENAGMA consortium (The Enhancing NeuroImaging Genetics through Meta-Analysis)中的145个队列,横跨6种常见的精神疾病,每种疾病组及其对照组的总样本数量如下:注意力缺陷多动障碍组(ADHD)及其对照组:1841和1602;自闭症谱系障碍组(ASD)及其对照组:1748和1770;双相情感障碍组(BD)及其对照组:1547和3405;重度抑郁症组(MDD)及其对照组:2658和3572;强迫症组(OCD)及其对照组:2266和2007;精神分裂症组(SCZ)及其对照组:1688和3244。 四、研究方法 1. 皮层厚度的组间差异   对来自145个队列的被试者进行T1加权像磁共振扫描,并用FreeSufer软件计算基于Desikan-Killiany脑区模板的34个区域的皮层厚度,在每个队列中,分别以34个不同的脑区的皮层厚度为因变量,年龄、年龄的平方、性别和一些中心特异性的变量为协变量,建立多个多重线性回归模型,寻找每个队列中疾病组与对照组皮层厚度的组间差异;然后将145个队列的被试者按照疾病类别进行荟萃分析,采用“metafor”R包中的反向方差加权随机效应模型寻找每种疾病组与其对照组间在皮层厚度上的组间差异。 2. 磁共振成像上和遗传上的相似性   对于每种疾病病例组与对照组在皮层厚度上的组间差异,首先使用R包WGCNA中的biweight midcorrelation来分析这些组间差异的相关性,得到两两疾病间的相关性矩阵;从Brainstorm consortium获得这6种精神疾病在遗传上两两关联性数据;最后使用“vegan”R包中的Mantel test来检验皮质厚度组间差异的相关性矩阵与遗传相关性矩阵的相似性,以此评估这6种精神疾病在磁共振成像上和遗传上的相似性。 3. 虚拟组织学   虚拟组织学是一种把MRI来源的数据(比如疾病与对照组组间差异脑区)与特定脑区的细胞特异性表达的数据关联起来的一种方法。从Allen Human Brain Altas获取脑组织基因表达的数据并按照Desikan-Killiany脑区模板对应到相应脑区,此数据来源于6个捐赠者,年龄从25到57岁,经过两个阶段的过滤后,剩下2511个基因;接着使用从小鼠海马和大脑S1区域获得的单细胞测序数据将过滤后保留的基因归类到9种细胞(CA1锥体细胞、S1锥体细胞、中间神经元细胞、星形胶质细胞、小胶质细胞、少突胶质细胞、壁细胞、内皮细胞和上皮细胞);最后在34个脑区中,分别将每种细胞特异性基因表达谱与每个脑区的MRI数据(皮层厚度差异)进行关联,生成每个细胞类型与34个脑区的相关系数的分布。 4. 共表达分析   对6种疾病间共同的皮层厚度差异进行主成分分析,提取第一个主成分与细胞特异性基因的表达数据进行biweight midcorrelation分析,对统计结果进行FDR(FalseDiscovery Rate)校正,提取P<0.05的基因作为种子基因,基因表达数据来源于5个数据库 (AHBA, BrainCloud, Brain eQTL Almanac [Braineac], Genotype Tissue Expression [GTEx],BrainSpan),共534个捐赠者,年龄范围从0到102,共包括16245个基因的表达数据。每次分别以每个种子基因表达量为因变量,另一个基因的表达量为自变量,年龄和性别作为固定效应,捐赠者来源作为随机效应,构建线性混合模型分析两两基因间表达间的关联,每个种子基因取与其表达正相关的上0.1%基因构建共表达网络 5. 基因轨迹聚类   使用来源于BrainSpan Altas的数据根据基因表达的时空模式对共表达网络的基因进行聚类,聚类方法使用“TMixClust”R包中的光滑样条非参数混合模型进行聚类 6. 基因功能富集分析   使用“clusterProfiler”R包对共表达基因进行GO(Gene Ontology)和KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)的通路富集分析,每个通路基因数目最少设置

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