单基因肿瘤生信分析怎样发表8分+？

导语

先前的研究已经确定MYBL1是多种癌症中的原癌基因。然而，MYBL1在肾癌中的作用尚不清楚。

背景介绍

今天小编为大家带来一篇单基因生信分析就发表了8分+期刊的思路。题目为   Integration analysis identifies MYBL1 as a novel immunotherapy biomarker affecting the immune microenvironment in clear cell renal cell carcinoma: Evidence based on machine learning and experiments。

数据介绍

转录组和临床特征的数据从TCGA数据库，KIRC项目和Arrayexpress数据库E-MTAB-1980项目下载。 肾癌的免疫组织化学图像来自人类蛋白质图谱（HPA）数据库。

研究设计

结果解析

01、MYBL1的泛癌分析

MYBL1的表达如图1A所示。MYBL1在大多数癌症中表现出差异表达，表明其在癌症发展中的重要作用。

与对照正常组织相比，MYBL1在ccRCC肿瘤组织中表现出更高的表达水平（图1B，C）。根据HPA数据库的免疫组化结果，在肾癌组织中观察到更高的MYBL1蛋白水平（ 图1D ）。

作者研究了MYBL1在ccRCC中的预后作用。

结果表明，MYBL1与ccRCC患者较差的预后表现相关，包括TCGA和E-MTAB-1980队列的总生存期（OS），无病生存期（DSS）和无进展生存期（PFI）（ 图1E，F ）。

图1

然后，探讨了MYBL1在ccRCC患者中的临床相关性。

在不同T分期和分级的患者中，MYBL1表达没有显著差异（ 图1G，H ）。然而，在M期和N期较差的患者中注意到MYBL1水平显著升高，表明其在癌症转移中的促进作用（ 图1I，J ）。

基于单变量和多变量分析，MYBL1是ccRCC的独立危险因素（图1K，L）。 02   功能富集  

在MYBL1表达高和低的患者中，共鉴定出136个下调和154个上调差异表达基因（图2A）。这些差异表达基因参与L-α-氨基酸跨膜转运、无机阴离子转运等过程（图2B)。ssGSEA算法结果表明，MYBL1与大多数免疫术语呈正相关，MYBL1与大多数代谢项呈负相关（图2C）。GO分析表明，对于生物过程（BP），最丰富的术语是排泄，肾上腺发育，氯化物跨膜转运（图2D）。对于细胞成分（CC）和分子功能（MF），这些术语主要在转运复合物中丰富（图2E，F）。GSEA分析主要富集在炎症反应，G2M检查点和E2F靶标方面（图2G-I）。

图2

03、MYBL1可以重塑肾癌免疫微环境

基于XCELL，MCPCOUNTER，CIBERSORT，TIMER，EPIC和QUANTISEQ算法，作者量化了ccRCC的免疫微环境。

在MYBL1表达高和低的患者中观察到不同的免疫浸润模式（图3A）。免疫相关性表明，MYBL1可以增加Treg，M2巨噬细胞，中性粒细胞，B细胞，单核细胞，CD8 + T细胞，但降低ccRCC微环境中的内皮细胞水 平（图3B-I）。

图3

此外，MYBL1与免疫评分，基质评分和估计评分呈正相关（图3J-L）。

有趣的是，关键的免疫检查点PD-1，CTLA4，PD-L1和PD-L2在MYBL1表达较高的患者中都表现出高水平，表明MYBL1可能会影响ccRCC患者的免疫治疗反应（ 图3M-P ）。

04、MYBL1在肾癌基因组特征中的作用  

TMB和MSI是癌症免疫治疗的重要标志物，也可以指示基因组不稳定。在MYBL1中观察到与TMB和MSI呈正相关（图4A，B）。然而，MYBL1可能对mRNAsi没有显着影响（图4C）。MYBL1的基因组突变特征如图4D所示（0.6%体细胞突变率）。在MYBL1表达高和低的患者中，前五个差异最大的突变基因是VHL，PBRM1，TTN，SETD2和BAP1（图4E，F）。

图4

05、免疫治疗反应、药物敏感性和列线图  

根据TIDE分析计算每个ccRCC患者的TIDE评分。MYBL1对TIDE评分，免疫排斥，通过TIDEE分析量化的免疫功能障碍没有显着影响（图5A-D）。另一方面，在MYBL1中发现与ips_CTLA4_pos_PD1_neg和ips_CTLA4_neg_PD1_pos呈负相关，表明MYBL1可能影响ccRCC患者的免疫治疗反应（图5E-H）。

图5

对于ccRCC的常见靶标药物，作者发现MYBL1可以增加长春花碱和帕唑帕尼的敏感性（图5I-L）。结合临床特征和MYBL1表达构建列线图（图5M）。校准曲线表明，实际图和列线图之间的良好拟合预测了生存率（图5N）。此外，DCA曲线显示临床特征可以提高MYBL1对预后预测的性能（图5O）。

06、生物学实验验证

细胞系的qRT-PCR结果表明，与对照细胞相比，MYBL1在ccRCC细胞中过表达（图6A）。MY BL1的敲低功效如图6B所示。CCK8测定表明，抑制MYBL1可能显着增加ccRCC细胞的增殖能力（图6C，D）。通过菌落形成测定验证了相同的趋势（图6E）。同时，我们在MYBL1敲低细胞中观察到EdU阳性细胞的百分比较低（图6F）。流式细胞术结果表明，敲低MYBL1可显著提高ccRCC细胞的凋亡率（图6G）。

体内测定表明，抑制MYBL1也会阻碍小鼠肿瘤生长（图6H-J）。IHC显示，与从四名患者获得的正常组织相比，MYBL1在ccRCC癌症组织中过表达（图7）。

图7

图8

07、机器学习识别预后特征  

基于上述MYBL1衍生的差异表达基因，采用单因素Cox回归分析，鉴定P<0.05的预后相关分子。前50个显著的预后相关基因如图8A所示。使用LASSO回归用于识别最佳变量（图 8B、C）。利用多变量Cox回归分析来确定预后特征，公式为“风险评分= CASR * -0.492 + F11 * -0.167 + IGF2BP3 * 0.262 + TAGLN3 * 0.327 + PLPPR1 * -0.245 + SIM2 * 0.334 + RALYL * 0.601 + RUFY4 * 0.381”（图8D）。

图8

在训练队列中，高风险组的患者可能有更差的OS（图9A）。此外，该模型显示出患者生存率的良好预测能力（图9A）。同时，在内部验证和外部验证队列中也观察到模型的优异表现（图9B，C）。

接下来，风险评分和TIDE评分之间存在正相关关系（图9D，R = 0.17，P < 0.001）。作者发现，TIDE分析定义的免疫治疗应答者往往具有更高的风险评分水平（图9E）。此外，高危患者中免疫治疗应答者的百分比为26.7%，远低于低风险患者的38.9%（图9F）。GSEA分析表明，在高危患者中，胰腺β细胞的途径，同种异体移植排斥反应，KRAS信号传导，IL6 / JAK / STAT3信号传导，精子发生，E2F靶标，G2M检查点，血管生成被显着激活。

图9

小编总结

这是一篇分析很完整的单基因肿瘤分析文章。作者深入研究了MYBL1在ccRCC中的作用。通过一系列生物信息学分析，作者发现MYBL1在ccRCC患者中RNA和蛋白质水平上都高度表达。预后分析显示，MYBL1与不良预后表现相关，包括OS、DSS和PFI。临床相关性分析显示，在较差的N期和M期，MYBL1更高。此外，还进行了生物富集分析，探讨MYBL1在ccRCC中的生物学作用。此外，MYBL1可以重塑ccRCC的免疫微环境并影响免疫治疗反应。体外和体内检测表明，MYBL1在ccRCC细胞中上调，可促进ccRCC的细胞恶性行为。同时，基于MYBL1衍生分子的预后特征在训练和验证队列中均显示出对患者预后的预测能力