小云一贯在说“肿瘤微环境TME”基本霸占了肿瘤干系生信剖析的大半壁江山,有各种生信热点输出,又有免疫浸润等TME干系剖析内容加持,以是也就有了“打开一篇生信文章,80%的可能有TME干系内容”的画面~ ~
小云前面刚分享了一个TME中“血管天生”的生信思路(ps:感兴趣的朋友可以点击文末链接不雅观看哦),这次再关注一个你绝对听过的方向“ECM”~ ~
做肿瘤干系研究的朋友该当都知道这个点,该当也在各种综述和实验类文章中看到它的身影,也是一个经典研究方向了

但小云的出发点跟大家可能不太一样,对付生信剖析来说,ECM算是一个新方向(ps:就像最近火爆的阿兹夫定片一样,之前治疗HIV现在拿来治新冠,药物能重新定位,经典方向也能旧貌换新颜),从实验类到生信剖析,ECM必将抖擞新的活气!
下面就以一篇8分+的ECM联合T细胞做肿瘤分型+预后模型的文章,给朋友展示一下两个TME热点联合的威力!
文章题目:赞助性T细胞在乳腺癌细胞外基质特性中的调节浸染
揭橥杂志:Front. Immunol.
影响因子:8.786
揭橥韶光:2022年9月
研究背景
肿瘤的特色是细胞外基质(ECM)重塑和硬化。ECM被认为是乳腺癌进展和预后的主要决定成分。研究表明,在多种肿瘤类型中,ECM重塑和免疫细胞浸润之间存在密切联系。然而,乳腺癌中细ECM和免疫微环境之间的景不雅观和详细调控机制尚未完备理解。
数据来源
紧张结果
1. 乳腺癌细胞外基质干系表型的鉴定
根据328个ECM干系基因的表达谱在TCGA行列步队中进行共识聚类剖析,共分为2个ECM亚型(图1A),通过KM生存曲线剖析两组间的预后差异(图1B)。剖析2个亚型间的差异基因,并DEGs进行GO和KEGG富集剖析,创造显著富集于T细胞干系功能和通路(图1D, E)。
图1 ECM亚型鉴定
2. ECM亚型间的免疫浸润剖析和验证
运用ssGSEA算法来丈量来自TCGA数据库的乳腺癌患者中23种免疫细胞的相对含量(图2A),创造Th、Treg细胞比例在两亚型间有显著差异(图2B-E)。为了验证ECM和Th细胞浸润之间的干系性,网络了统共30个乳腺癌组织样品,运用Masson染色和天狼星红染色来确定乳腺癌组织样本中的胶原含量(图3A)。根据胶原含量,将30例患者分为高/低胶原含量组,KM生存曲线剖析两组的DFS预后(图3B),并通过免疫荧光(IF)剖析两组间的Th细胞丰度(图3C-J)。
图2 免疫浸润剖析
图3 ECM与Th细胞浸润的验证
3. 二次聚类和ECM预后模型的建立与验证
对两个ECM亚型之间的DEGs进行单变量COX回归剖析,提取预后干系DEGs再次进行同等性聚类,将乳腺癌患者分类为三个基因簇(图4B),KM曲线剖析3个基因簇间的OS预后(图4D)。
将预后ECM干系DEGs用于LASSO Cox回归剖析,建立了基于10个核心预后基因的ECM干系预后模型。根据风险分值的中值分为两个风险组,KM曲线剖析两组间的OS预后(图4A),并通过ROC曲线评估其预测性能(图4C)。剖析了风险评分与不同ECM聚类或基因簇之间的联系(图4E, F),末了构建了一个包含风险评分和临床参数的列线图以评估患者1年、3年和5年的生存概率(图4G)。
图4 ECM预后模型的建立与验证
4. ECM预后模型与免疫浸润、肿瘤突变负荷和药物敏感性的干系性剖析
运用CIBERSORT算法来打算15种免疫细胞的相对丰度(图5A),剖析CD8+ T 细胞、naïve B细胞与风险评分的干系性(图5B, C)。利用估计算法打算两风险组间患者的基质评分、免疫评分和估计评分(图5F-H)。剖析风险评分与TMB的干系性(图5J),基于GDSC数据库剖析不同风险组间的药敏性(图5D)。
图5 风险评分与免疫浸润和TMB、药敏性的干系性
文章小结
文章利用ECM干系基因进行肿瘤分型、二次聚类剖析并构建预后模型,免疫浸润剖析中又与T细胞挂钩并通过实验验证了ECM与Th 细胞浸润的关系。TME两大热点联合,剖析思路有所创新,内容充足还有湿实验,8分+那还不直接得手?小云已经整理好了文中的ECM基因集,用上这个思路,换个癌种或者换个免疫细胞类型(比如Treg、巨噬细胞等)就可以复现啦!
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