影響因子：5.9
研究概述：
動(dòng)脈粥樣硬化（AS）和腫瘤是全球死亡的主要原因，具有共同的危險(xiǎn)因素、檢測(cè)方法和分子標(biāo)志物。因此，尋找AS和腫瘤共有的血清標(biāo)志物有利于患者的早期診斷。
本文對(duì)23例AS相關(guān)短暫性腦缺血發(fā)作（TIA）患者進(jìn)行血清學(xué)鑒定，通過(guò)重組cDNA表達(dá)克隆（SEREX）篩選AS相關(guān)血清，獲得83個(gè)具有高同源性的cDNA克隆。對(duì)cDNA克隆進(jìn)行通路功能富集分析，發(fā)現(xiàn)其功能與AS和腫瘤功能密切相關(guān)。隨后，進(jìn)行基因-基因和蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用，發(fā)現(xiàn)poly（A）結(jié)合蛋白細(xì)胞質(zhì)1（PABPC1）是潛在的AS生物標(biāo)志物。并探討其在人正常器官和泛癌腫瘤組織中的表達(dá)。然后評(píng)估各種免疫細(xì)胞的免疫浸潤(rùn)水平和腫瘤突變負(fù)荷。最后，對(duì)Kaplan-Meier生存曲線(xiàn)的分析表明，泛癌中高PABPC1表達(dá)與高死亡風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)。
關(guān)于非腫瘤生信，我們也解讀過(guò)很多，主要有以下類(lèi)型
1 單個(gè)疾病WGCNA+PPI分析篩選hub基因。
2 單個(gè)疾病結(jié)合免疫浸潤(rùn)，熱點(diǎn)基因集，機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。
3 兩種相關(guān)疾病聯(lián)合分析，包括非腫瘤結(jié)合非腫瘤，非腫瘤結(jié)合腫瘤或者非腫瘤結(jié)合泛癌分析
4 基于分型的非腫瘤生信分析
5 單細(xì)胞結(jié)合普通轉(zhuǎn)錄組生信分析
目前最新的機(jī)器學(xué)習(xí)思路是使用100多種機(jī)器學(xué)習(xí)組合進(jìn)行建?；蛘吆Y選關(guān)鍵基因，這種方法在腫瘤中已經(jīng)發(fā)表多篇1區(qū)文章，例如
[最新1區(qū)8+純生信，結(jié)合10種機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建模型，換個(gè)腫瘤可重復(fù)！]
如果這種思路在非腫瘤中使用，勢(shì)必會(huì)給文章提高檔次！目前非腫瘤生信發(fā)文的門(mén)檻較低，歡迎有需要的朋友！
研究結(jié)果：
一、篩選并鑒定TIA患者血清免疫反應(yīng)性克隆基因
1. 對(duì)23例患者的血清樣本進(jìn)行3輪篩查。將斑塊轉(zhuǎn)移到NC膜上，陰性克隆為淺斑塊陰影，而陽(yáng)性克隆為清晰的紫藍(lán)色。在第一輪（圖1A-a）、第二輪（圖1A-b）和第三輪（圖1A-c）篩選后篩選了191個(gè)單克隆。內(nèi)部剪切后，獲得186個(gè)攜帶SEREX抗原基因片段的pBluescript SK（+）質(zhì)粒（圖1B）。使用NCBI BLAST進(jìn)行cDNA序列檢測(cè)。最后，在RefSeq數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得了83個(gè)與已知基因具有高度同源性的獨(dú)立cDNA克隆。
2. 作者使用DAVID進(jìn)行了GO和KEGG分析，發(fā)現(xiàn)83個(gè)TIA篩選基因主要與一些AS和腫瘤相關(guān)通路的成分相關(guān)，例如細(xì)胞成分（CC）中的局灶粘附，細(xì)胞-底物連接和血小板α顆粒，分子功能和病毒過(guò)程中的鈣粘蛋白結(jié)合和肌動(dòng)蛋白結(jié)合以及BP中對(duì)外部刺激反應(yīng)的負(fù)調(diào)節(jié)（圖2A)。KEGG提出了兩種重要的途徑，糖酵解/糖異生KEGG和丙酮酸代謝KEGG途徑圖，它們是兩種慢性代謝疾病，癌癥和AS的關(guān)鍵信號(hào)（圖2B和C）。
3. 此外，Metascape還表明，83個(gè)AS相關(guān)TIA患者血清篩選的基因表達(dá)豐富，與AS和癌癥一致。例如止血，糖酵解/糖異生，毒素轉(zhuǎn)運(yùn)和細(xì)胞對(duì)生長(zhǎng)因子刺激的反應(yīng)（圖2D）。還觀察了頂級(jí)GO生物過(guò)程，包括定位，代謝過(guò)程和對(duì)刺激的反應(yīng)（圖2E）。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)富集項(xiàng)，先用基因功能表達(dá)簇ID(圖2F)著色，然后用p值(圖2G)著色。
二、通過(guò)基因-基因和蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用檢查PABPC1表達(dá)
1. 首先，Bisogenet對(duì)83個(gè)基因進(jìn)行了3次高級(jí)篩選，產(chǎn)生的樞紐網(wǎng)絡(luò)共包含196種蛋白質(zhì)，其中有5種篩選蛋白：EEF1A1，HDAC2，PABPC1，VIM和IFI16（圖3A）。
2. 將這些基因作為樣本與來(lái)自GEO的4個(gè)AS相關(guān)基因表達(dá)綜合數(shù)據(jù)集相結(jié)合，交集代表共存基因。其中，中心的64個(gè)基因存在于這5個(gè)部位的共同位置（圖3B）。通過(guò)STRING和Cytoscape進(jìn)一步處理64個(gè)基因，得到其余具有更集中特征的基因：PABPC1，CBX1，MMP1，HDAC2，EEF1A1，VIM，ALDOA，IFI16和CBX5（圖3C）。
- 圖3D和E再次使用Metascape和STRING對(duì)這83個(gè)基因?qū)?yīng)的蛋白進(jìn)行響應(yīng)。通過(guò)以上方法的交叉，在各種篩選結(jié)果中，PABPC1、EEF1A1和HDAC2共存，很可能是AS的標(biāo)記基因。利用ConsensusPathDB對(duì)這三個(gè)基因進(jìn)行相互作用和功能表達(dá)，作者發(fā)現(xiàn)它們?cè)赗NA轉(zhuǎn)運(yùn)、蛋白質(zhì)代謝、翻譯因子和翻譯等方面存在共同交集(圖3F)。已知的研究也報(bào)告EEF1A1和HDAC2是心血管疾病和各種癌癥的常見(jiàn)標(biāo)記基因。
4. 最后，作者專(zhuān)注研究PABPC1的表達(dá)，并利用BioGRID建立產(chǎn)生以它為中心的獨(dú)立生物相互作用網(wǎng)絡(luò)。在PABPC1周?chē)钕嚓P(guān)和鄰近的基因中，許多基因（圖3G）對(duì)癌癥的發(fā)生和發(fā)展有不利影響，如SNRNP70、LUC7L2、RPS3和STAU1。
5. 使用GSE58294進(jìn)行反向驗(yàn)證。組間比較，對(duì)照組與腦卒中樣本間PABPC1表達(dá)差異有特別顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（圖4A）。在ROC曲線(xiàn)中，曲線(xiàn)下面積為0.771，95%CI為0.666至0.875，p<0.001（圖4B）。此外，為了進(jìn)一步驗(yàn)證AS與外部隊(duì)列健康人群PABPC1表達(dá)的差異，增加了GSE230214數(shù)據(jù)集，AS組PABPC1表達(dá)確實(shí)顯著增加(圖4C)
三、PABPC1在大多數(shù)癌癥中的高表達(dá)表明存在顯著致癌風(fēng)險(xiǎn)
- BioGPS分析顯示，PABPC1在多種器官和組織細(xì)胞中表達(dá)(圖5A)：在淋巴瘤伯基特中表達(dá)水平顯著升高；在CD34和CD105內(nèi)皮細(xì)胞、B淋巴母細(xì)胞、CD19 B細(xì)胞、樹(shù)突狀細(xì)胞、CD8 T細(xì)胞、CD4 T細(xì)胞等中也表現(xiàn)出相對(duì)較高的清晰聚集表達(dá)。
2. 由于炎癥反應(yīng)、免疫應(yīng)答和內(nèi)皮激活都與癌癥密切相關(guān)，而這些也是AS和癌癥共有的反應(yīng)，BioGPS的結(jié)果表明應(yīng)進(jìn)一步探討AS相關(guān)的PABPC1是否在泛癌中也有預(yù)測(cè)作用。
3. 故使用TIMER V.2.0數(shù)據(jù)庫(kù)分析 (圖5B)，相對(duì)于鄰近正常健康組織，PABPC1在乳腺浸潤(rùn)性癌(BRCA)、膽管癌(CHOL)、結(jié)腸腺癌(COAD)、食管癌(ESCA)中高表達(dá)。
4. 應(yīng)用UALCAN進(jìn)行泛癌分析。與正常組織相比，PABPC1在乳腺癌、結(jié)腸癌和卵巢癌等腫瘤組織中的表達(dá)明顯上調(diào)(圖5C)。
5. 使用GEPIA V.2生成所有腫瘤樣本和配對(duì)正常組織的PABPC1表達(dá)譜。PABPC1在COAD、淋巴樣腫瘤彌漫性大b細(xì)胞淋巴瘤、ESCA等中顯著表達(dá)(紅色字體)(圖5D)。
四、PABPC1通過(guò)腫瘤免疫浸潤(rùn)在泛癌中發(fā)揮作用
1. 使用TIMER V.2.0來(lái)證明PABPC1與人類(lèi)腫瘤中各種免疫浸潤(rùn)的關(guān)聯(lián)(圖6A)。它與B細(xì)胞、CD4+ T細(xì)胞、中性粒細(xì)胞、肥大細(xì)胞等多種免疫浸潤(rùn)物的免疫浸潤(rùn)水平顯著正相關(guān)。PABPC1在單核細(xì)胞和髓系樹(shù)突狀細(xì)胞中的正相關(guān)相對(duì)較低，在CD8+ T細(xì)胞、內(nèi)皮細(xì)胞、巨噬細(xì)胞等中均無(wú)特殊表達(dá)。然而，豐度與自然殺傷細(xì)胞和漿細(xì)胞樣樹(shù)突狀細(xì)胞呈負(fù)相關(guān)。值得注意的是，包括CHOL、腎乳頭狀細(xì)胞癌(KIRP)和腎憎色細(xì)胞癌(KICH)在內(nèi)的腫瘤在幾乎所有免疫浸潤(rùn)情況下均呈正相關(guān)趨勢(shì)。
2. 為闡明PABPC1和腫瘤突變負(fù)荷（TMB）的表達(dá)水平是否存在相關(guān)性，作者研究了PABPC1在泛癌中的作用：在前列腺腺癌（PRAD）、胃腺癌（STAD）和腎上腺皮質(zhì)癌（ACC）等中，PABPC1的表達(dá)與TMB呈顯著正相關(guān)（圖6B）。相應(yīng)地，COAD、卵巢漿液性囊腺癌（OV）、子宮癌肉瘤（UCS）等與其呈顯著負(fù)相關(guān)。
3. 圖6C說(shuō)明了PABPC1表達(dá)水平與免疫檢查點(diǎn)表達(dá)水平（如TIGIT）之間的相關(guān)性。PABPC1與皮膚皮膚黑色素瘤（SKCM）、肉瘤（SARC）等呈顯著負(fù)相關(guān)，與葡萄膜黑色素瘤（UVM）、KIRP等呈正相關(guān)。
4. 圖7顯示了泛癌PABPC1與腫瘤微環(huán)境之間的關(guān)系。PABPC1與ACC、膀胱癌（BLCA）、SARC等免疫評(píng)分呈負(fù)相關(guān)，與BRCA、CHOL、膠質(zhì)母細(xì)胞瘤（GBM）、KIRP等呈正相關(guān)。
五、PABPC1表達(dá)與患者臨床特征的關(guān)系
1. 在HPA中，我們觀察到PABPC1在幾種癌癥中的組織表達(dá)存在顯著差異（圖8A）。在正常腎組織中，PABPC1在腎小球細(xì)胞中低水平表達(dá)，在腎小管細(xì)胞中適度表達(dá)。然而，對(duì)于腎癌，細(xì)胞質(zhì)/膜染色的數(shù)量普遍大于75%。在肝臟、結(jié)腸和睪丸疾病中，PABPC1在正常組織中低表達(dá)，在腫瘤組織中中高表達(dá)。
2. 將患者按病理分期分為I、II、III、IV四組(圖8B)。PABPC1在4種癌癥類(lèi)型COAD、KICH、KIRP、肺腺癌中與病理分期顯著相關(guān)。在KIRP中，PABPC1的表達(dá)隨著病理分期的增加而增加。在COAD和KICH中，在IV期觀察到PABPC1表達(dá)的顯著差異。
3. 將60歲設(shè)定為臨界值，將患者分為兩組（圖8C）。PABPC1在60歲以上的BRCA，COAD，KIRP，肝肝細(xì)胞癌（LIHC），OV和SKCM患者中高表達(dá)，在60歲以下的PRAD患者中高表達(dá)。
六、不同PABPC1表達(dá)對(duì)泛癌患者生存的影響（高表達(dá)增加死亡風(fēng)險(xiǎn)）
1. Kaplan-Meier繪圖儀用于分析各種類(lèi)型癌癥患者的生存曲線(xiàn)。作者使用COX模型研究發(fā)現(xiàn)PABPC1在OS中起各種預(yù)后作用（圖9A）：在腦低級(jí)別膠質(zhì)瘤和胸腺瘤中起保護(hù)作用，是ACC、LIHC、KIRP等的預(yù)后不良因素。對(duì)于DSS，PABPC1在ACC，KIRP和SARC中起不利的預(yù)后作用。在PFI中，PABPC1預(yù)測(cè)ACC，KICH，KIRP等的結(jié)果不佳。
2. 生存曲線(xiàn)顯示許多腫瘤的共同特征，即與PABPC1的低表達(dá)相比，高表達(dá)使生存曲線(xiàn)的下降趨勢(shì)更陡峭（圖9B）。HR是單位時(shí)間內(nèi)PABPC2表達(dá)高和低的患者死亡風(fēng)險(xiǎn)率為1的比值。上述所有表達(dá)PABPC1的癌癥生存曲線(xiàn)的HR在1.23至5.75之間。
研究總結(jié)：
本研究基于SEREX和泛癌分析生物信息學(xué)技術(shù)，發(fā)現(xiàn)PABPC1是AS和泛癌的潛在常見(jiàn)分子標(biāo)志物。PABPC1的研究可以開(kāi)發(fā)新的血清標(biāo)志物，為進(jìn)一步的臨床液體活檢提供新的指標(biāo)，并可能在一定程度上促進(jìn)AS和腫瘤疾病的防治，從而提高患者的生存率和生活質(zhì)量。
收錄于合集 #非腫瘤生信
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