[目的]基于铜死亡相关lncRNA构建乳腺癌预后风险模型并探索其潜在的生物学意义.[方法]从TCGA数据库下载乳腺癌数据,利用R软件获取铜死亡相关lncRNA.用Cox回归及Lasso回归分析筛选铜死亡预后相关lncRNA,建立预后风险模型.运用Kaplan-Meier分析和ROC曲线对模型进行评估,并将此模型与临床病理特征进行整合,Cox回归分析寻找独立预后因素,建立列线图.对高低风险组之间差异基因进行基因本体(Gene Ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析、免疫功能分析,并探讨两组间TMB和突变基因的表达.[结果]单因素Cox回归分析显示19个铜死亡预后相关lncRNA,Lasso回归分析筛选出 14 个 lncRNA,多因素 Cox 回归分析确定 8 个 lncRNA(AL590434.1、AC105398.1、AL137847.1、AC004982.1、AC107993.1、MECOM-AS1、U73166.1、HECW2-AS1)用于构建预后风险模型.风险评分=(-1.45494698784031 ×AL590434.1)+(-3.67358360093321 ×AC 105398.1)+(-1.10778423160903 ×AL137847.1)+(0.661226964250153 ×AC004982.1)+(-1.46582205700717 ×AC107993.1)+(0.825809098216395 ×MECOM-AS1)+(-0.651012875897201 ×U73166.1)+(0.249130715504216×HECW2-AS 1).高风险组患者的总生存时间(overall survival,OS)及无进展生存期(progression-free survival,PFS)明显低于低风险组(P＜0.05).预后风险模型预测乳腺癌患者1年、3年和5年生存效能较好(AUC值分别为0.727、0.688、0.706).风险评分可作为乳腺癌患者的独立预后因素(P＜0.01),列线图证实该模型具有良好的预后预测能力.GO分析主要富集包括肌肉系统过程、富含胶原的细胞外基质、肌动蛋白结合;KEGG分析主要富集在钙离子信号通路(P＜0.05).免疫功能分析发现T细胞共抑制、抗原呈递共刺激及共抑制在高、低风险组之间存在显著差异(P＜0.01).高风险组TMB较低风险组高(P＜0.05),高TMB组预后较低TMB组差(P＜0.05).两组中PIK3CA是突变频率最高的基因,其次为TP53.[结论]8个铜死亡相关lncRNA组成的预后风险模型是乳腺癌的独立预后因素,可以有效预测乳腺癌患者的生存预后.

目的:探究E3泛素连接酶HECW2(HECT,C2 and WW domain containing E3 ubiquitin protein ligase 2)在肾透明细胞癌(kidney renal clear cell carcinoma,KIRC)细胞活力、凋亡、侵袭和迁移中的作用及其分子调控机制.方法:借助GEPIA(Gene Expression Profiling Interactive Analysis)数据库分析HECW2在泛癌中的表达水平,同时利用SangerBox数据库分析HECW2表达水平与泛癌免疫浸润和预后的关系.在此基础上,进一步通过体外实验探究HECW2在KIRC中的调控作用及相关分子机制.首先,通过RT-qPCR和Western blot分析HECW2在KIRC细胞系中的表达水平;其次,通过CCK-8实验分析敲减HECW2对KIRC细胞活力的影响;再者,通过流式细胞术分析敲减HECW2对KIRC细胞凋亡的影响;最后,通过划痕实验和Transwell实验分析敲减HECW2对KIRC细胞迁移和侵袭的影响.此外,通过Western blot和ChIP-qPCR探究HECW2是否在转录因子cAMP反应元件结合蛋白1(cAMP response element-binding protein 1,CREB1)的转录激活作用下影响KIRC细胞.结果:泛癌分析结果显示,HECW2在KIRC和胰腺癌中显著高表达,而在肺腺癌和肺鳞状细胞癌中显著低表达,且HECW2表达水平与这4种肿瘤的免疫浸润水平呈显著正相关;但HECW2高表达组和低表达组相比,仅KIRC患者生存期长短有显著差异,即HECW2表达水平越高,KIRC患者总生存期、疾病特异性生存期和无进展间期越长,预后越好.体外实验结果表明,HECW2在KIRC组织和细胞系中均呈显著高表达;敲减HECW2可显著抑制KIRC细胞活力、侵袭和迁移,并促进其凋亡.敲减CREB1可显著降低KIRC细胞中HECW2的mRNA和蛋白表达水平,而过表达CREB1则观察到相反的结果.ChIP-qPCR实验结果表明CREB1能够与HECW2的启动子区域结合,提示HECW2能够被CREB1转录激活.结论:HECW2可在CREB1的转录激活作用下增强KIRC细胞活力并促进细胞侵袭和迁移.

目的:应用生物信息学方法分析阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)不同病情程度的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),在分子水平上探讨AD的发病制,为研究AD提供新思路.方法:从基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)下载基因芯片数据集GSE28146,使用在线分析工具GEO2R分别筛选AD轻度组、中度组和重度组与正常对照组比较的DEGs.运用DAVID数据库对筛选出的DEGs进行基因本体(gene ontology,GO)富集分析和京都基因与基因百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路分析,通过STRING数据库构建蛋白相互作用网络,并采用Cytoscape 软件筛选关键基因.结果:AD轻度组、中度组和重度组分别筛选出881、896和1142个DEGs.GO功能富集显示:轻度组与凋亡相关过程的激活、调节免疫反应、蛋白质磷酸化等生物过程密切相关,中度组与炎症反应、凋亡调节、钙离子的释放等生物过程密切相关,重度组与NF-κB的激活、蛋白质磷酸化和去磷酸化、细胞外基质的降解等生物过程密切相关.KEGG分析显示:轻度组主要富集到p53和TGF-β等信号通路,中度组主要富集到癌症途径、自然杀伤细胞介导的细胞毒性、细胞黏附分子等信号通路,重度组主要富集到细胞周期、Hippo信号通路、神经活性配体-受体相互作用等信号通路.蛋白互作网路分析各组富集程度最高的前5个关键基因:轻度组为GART、EHMT2、KRAS、ESR1、CD44;中度组为CBLB、HERC1、UBE2G1、UBE2M、HECW2;重度组为UBE2C、SOCS3、FBXW7、UBE3B、UBA6.结论:采用生物信息学方法分析不同病情程度的AD,所富集的信号通路和筛选出的关键基因可能在AD发生发展过程中起重要作用,为进一步深入研究AD提供了依据和思路.

目的:采用生物信息学方法分析E3泛素连接酶(HECW2)在胃腺癌组织中的表达及其临床意义,为寻找胃腺癌诊断和预后生物标志物提供新的线索.方法:用R语言分析HECW2在泛癌中的表达及其与泛癌预后的关系.借助UCSC Xena、HPA、Kaplan-Meier Plotter等数据库分析HECW2在胃腺癌组织中的表达及其与临床病理特征之间的关系.采用WB法检测中国人胃腺癌组织及其癌旁组织中HECW2蛋白水平以验证数据库中的分析结果.借助TIMER和Cibersort数据库分析HECW2与胃腺癌免疫浸润的关系.通过LinkedOmics数据库对胃腺癌中HECW2进行GO功能分析和KEGG信号通路富集分析及相关性基因分析.结果:生物信息学分析结果表明,33种不同类型肿瘤中,包括胃腺癌在内的12种肿瘤中HECW2呈显著高表达(均P<0.05),WB法结果显示,中国人胃腺癌组织中HECW2也呈显著高表达(P<0.05).HECW2表达水平越高,胃腺癌患者OS越短,包括CD4+T细胞、巨噬细胞、中性粒细胞和树突状细胞在内的免疫细胞浸润丰度越高(均P?0.01).此外,HECW2相关信号通路主要富集于细胞外基质受体相互作用、黏着斑、细胞黏附和氧化磷酸化等生理病理过程(均P?0.01).结论:HECW2在胃腺癌组织中呈显著高表达且其与胃腺癌预后不良和免疫细胞浸润密切相关,有成为胃腺癌预后标志物和治疗靶点的潜力.