快来看看最新的27分基因集泛癌分析是怎么做的

大家好，今天要和大家分享的是2021年4月发表的一篇文章：“Comprehensive analyses of m6A regulators and interactive coding and non-coding RNAs across 32 cancer types”。

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N6-甲基腺苷(m6A)是一种RNA修饰，可与众多编码和非编码RNA相互作用，在癌症发展中发挥重要作用。在本项研究中，作者根据9804个泛癌样本中的23个m6A调节因子和83个交互编码和非编码RNA全面评估了m6A的修饰模式。随后作者使用聚类分析识别泛癌中m6A亚型及生物特征，并使用这些特征识别整个基因组中潜在的m6A修饰目标。除此之外，作者还验证了外部数据集中的109个蛋白质编码基因，并且预测了BCL9L的预后价值。结果显示：作者开发的3种不同的m6A修饰亚型具有不同的肿瘤微环境细胞浸润程度，且与24种癌症类型中的总生存率显著相关。其次，作者还确定了114个新基因作为潜在的m6A靶标。总之，m6A调节因子及其相互作用的基因会影响多种癌症的发展及预后。

发表杂志：Mol Cancer.

影响因子：27.403

研究背景

N6-甲基腺苷(m6A)是一种真核mRNA修饰，可通过改变mRNA稳定性、剪接、转运、定位、翻译、miRNA加工和RNA-蛋白质相互作用调节基因表达。最近研究表明，m6A修饰与肿瘤增殖、分化、肿瘤发生、侵袭和转移有关，并在癌症发展中发挥重要作用。此外，m6A修饰还受众多蛋白质编码基因的调控和非编码RNA（例如miRNA、lncRNA）控制切割、定位、运输、稳定性和降解以及生物过程（例如肿瘤细胞的增殖、浸润和转移）等。

流程图

分析解读

泛癌中m6A相互作用基因的综合分析

①在癌症基因组图谱(TCGA)中的9804个泛癌样本中收集了一个包括23个m6A调节因子、56个m6A相互作用蛋白编码基因、10个lncRNA和17个miRNA的数据集（下图）。

②利用WGCNA研究m6A相互作用基因之间的共表达关系，选取皮尔森相关系数≥0.3的基因对构建共表达网络，用Cytoscape 3.8.0软件绘制网络图。

③m6A基因在33种肿瘤与邻近正常组织的差异分析。

④对癌症肿瘤/正常组织中m6A基因组的主成分分析。

⑤分析泛癌基因体细胞突变频率并绘制热图。

结果：

下图B：在共表达调控网络中有106个基因具有密切的共表达关系。

下图C：大部分m6A调控因子和一些蛋白质编码基因是与其他基因相互作用的枢纽基因。

下图D：在不同癌症类型的肿瘤邻近正常组织的差异表达比较中，许多基因在肿瘤组织中具有更高的表达水平，而一些蛋白质编码基因则表现出相反的关系。m6A模式具有良好的鉴别诊断价值，在大多数癌症中，曲线下面积(AUC)超过了90%。

下图E：平均突变频率最高的基因是TP53(31.4%)、PTEN(5.7%)、NOTCH1(3.6%)、CTNNB1(3.6%)、XIST(3.4%)和MALAT1(3.4%)；泛癌中子宫内膜癌(UCEC)的突变频率相对较高(7.6%)。

下图：肿瘤和邻近正常组织中m6A相关基因的PCA曲线图。

下图：区分肿瘤和正常组织的预测性能的AUC曲线。

在泛癌中构建m6A亚型

①使用K均值算法将患者分别分类为每种癌症类型中不同的m6A亚型（簇），通过Elbow方法确定了三种亚型

②分析m6A亚型与泛癌总生存期(OS)、无进展生存期(PFI)和疾病特异生存期(DSS)之间的关联并绘制Kaplan-Meier图。

③分析m6A亚型与肿瘤微环境细胞浸润的ssGSEA评分之间的关联。

④总结不同m6A亚型的特征并分析m6A特征和m6A亚型的相关性。

⑤分析整个泛癌人群中m6A特征与肿瘤突变负荷(TMB)评分之间的关联。

⑥分析m6A特征在不同临床阶段(I-IV)的分布及每种癌症类型的m6A特征和中位生存时间(MST)的相关性。

⑦筛选在多种癌症类型中与m6A特征相关的生物过程。

结果：

下图：每种癌症类型的M6A亚型分布。

下图：泛癌中m6A亚型和总生存率的Kaplan-Meier图。

下图：体细胞突变与m6A亚型之间的关联。四种体细胞突变的分布在不同的m6A亚型（卡方检验的FDR校正P<0.05）之间存在显着差异，包括TP53、NOTCH1、CTNNB1和PTEN。

下图：与至少五种癌症类型的总生存相关的基因热图，用于生成m6A特征。

下图：m6A特征在低级别（1和2级）和高级别（3和4级）患者中的分布。

下图：肿瘤突变负荷评分与泛癌中m6A特征的关联。

下图：与m6A特征相关的前20条生物途径。

下图A：在排除死亡比例<10%的癌症后，定义的亚型与27种癌症中的24种的总生存率显着相关。与1组相比，2组和3组的生存率在27例中有22例预后更差。

下图B-C：临床结果为无进展间隔期(PFI)（26个中的16个）（图B）或疾病特异性生存期（DSS）（18个中的26）（图C）预后更差。

下图D：在总体人群的Kaplan-Meier生存分析中，m6A亚型可以在调整癌症类型后显着分层。

下图E：在肿瘤微环境（TME）细胞浸润的单样本基因集富集分析（ssGSEA）分析中，除CD8 T细胞外，27种免疫类别在FDR校正后显示出m6A亚型之间的显着差异。

下图F：不同m6A亚型的特征总结。

下图G：m6A特征和m6A亚型的相关性。

下图H：在晚期临床阶段疾病（Ptrend=6.37×10-83）或高肿瘤分级（P=8.16×10-23）的患者中，m6A特征显着更高。

下图I：m6A特征和总生存率的Kaplan-Meier图。将特征分为具有相同样本量的五个亚组，并根据年龄、性别、分期、癌症类型和表达残留(PEER)因素的可能估计值调整曲线。

下图J：较高的m6A特征与不同癌症类型的较短MST显著相关（r=−0.38，P=0.030）。

下图K：m6A修饰与广泛的生物过程有关，例如FOXM1通路、细胞周期调节、polo样激酶1(PLK1)相关通路和Aurora A/B通路。

与m6A修饰相互作用的潜在靶点

①在至少10个PFDR<0.05的癌症亚型中鉴定了114个与该特征相关的新基因。

②在可用OncoScores的105个基因中，78个基因（74.3%）通过了建议阈值（OncoScore>21.09），远高于OncoScore评估系统中随机选择的致癌基因的比例（35%）（χ2=67.3，P=2.29×10-16）。

③在癌症中具有最高显著性频率的基因是蛋白质编码基因BCL9L（17/32癌症类型，OncoScore=70.76）。

④BCL9L在10种癌症类型的肿瘤组织中显着上调（下图：TCGA肿瘤和邻近组织中BCL9L的差异比较）。

其表达水平与总体人群中的m6A特征（r=0.35）和m6A亚型（Ptrend=2.81×10-66）呈正相关（下图A-B）。

⑤BCL9L的较高表达与较差的总生存期显着相关（HR=1.14，95%CI：1.07-1.24，P=0.0002）（下图C）。

⑥BCL9L是Wnt信号通路的重要成员，与Wnt通路的ssGSEA富集评分显著相关（r=0.39）（下图E）。

在参与Wnt信号传导过程的五个m6A交互基因（MYC、LEF1、WIF1、CTNNB1和SOX2）中，BCL9L与MYC（r=0.34）和CTNNB1（r=0.36）有很强的相关性（下图）。

下图：GEO数据集中BCL9L预后价值的预测。

小结：

在这项研究中，作者探索了m6A 调节因子及其相互作用的编码和非编码 RNA在泛癌中的亚型及生物特征，并使用这些特征识别到潜在的m6A修饰目标，并发现良好预后价值。对m6A模式的系统评估提高了对肿瘤微环境中RNA甲基化失调的理解。研究表明m6A调节因子和其交互基因可能在癌症发展中发挥重要作用，并预测交互式靶基因可以提高对临床治疗靶标的准确度。