综合TCGA与GEO数据库筛选构建胃癌相关基因和miRNA预后模型以及其生物学功能挖掘

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背景和目的:胃癌是严重威胁人类健康的疾病,在全球癌症相关死亡的原因中位列第四。筛选胃癌相关的预后因子并对其功能进行研究显得十分重要。本研究的目的是综合利用多种数据库中数据,使用一系列生物信息学分析方法筛选和挖掘与胃癌预后相关的基因以及微小RNA(miRNA),建立预后模型作为胃癌预后生物学标志物,并探索其在胃癌发生发展过程中可能的生物学机制。研究方法:下载GEO数据库中多套胃癌基因表达谱数据和临床数据,以及TCGA数据库中胃癌miRNA表达谱数据和相应临床数据,对基因和miRNA表达数据进行差异分析,筛选出差异表达的基因和miRNA。随后将TCGA数据库临床数据随机分为训练集和测试集,使用训练集数据通过Cox回归分析、LASSO回归分析等方法,筛选预后相关因子并构建预后预测模型,然后在测试集中验证预后模型的效果。接着对预后模型基因进行基因集富集分析,对预后模型miRNA进行靶基因预测、靶基因网络构建、靶基因关键基因识别和功能富集分析来研究其生物学功能。最后使用相关性分析和免疫细胞浸润分析来进一步探索预后模型基因与靶基因关键基因的潜在联系以及这些基因免疫相关的功能。结果:本研究挖掘出了由SERPINE1、PLPPR4、MFGE8、EDNRA和CTHRC1五个基因组成的预后模型以及由hsa-miR-125a-5p、hsa-miR-143-5p、hsa-miR-200c-5p、hsa-miR-7-5p、hsa-miR-9-5p、hsa-miR-30a-5p、hsa-miR-135b-3p和hsa-miR-328-3p八个miRNA组成的预后模型,模型的验证结果显示与低风险组相比,高风险组患者总体生存情况更差(P<0.05)。GSEA富集分析发现预后模型基因SERPINE1、PLPPR4、MFGE8、EDRNA和CTHRC1高表达组显著富集于FAK通路和ECM-受体相互作用等肿瘤相关通路。KEGG和GO富集显示预后模型miRNA的靶基因和关键基因富集于ECM-受体信号通路、血管生成、胶原纤维组成等通路和功能。然后通过构建miRNA-靶基因网络发现网络中预后模型基因SERPINE1、CTHRC1和EDNRA与靶基因的关键基因COL4A1、COL4A2、COL12A1、THBS1、THBS2和SERPINH1存在明显的表达相关关系(P<0.001)。免疫浸润分析发现这些基因都与巨噬细胞浸润显著正相关(P<0.001),且巨噬细胞的浸润水平对胃癌患者的生存有显著影响(P<0.01)。此外,在EDNRA的高表达组中M2型巨噬细胞显著上调,且EDNRA表达水平与M2型巨噬细胞和TAMs的标记物关联密切(P<0.001)。结论:本研究综合多数据库的信息挖掘出了能够有效区分高低风险组患者的基因及miRNA预后模型,为临床上患者预后的判断提供了参考。预后模型基因SERPINE1、PLPPR4、MFGE8、EDRNA和CTHRC1在胃癌中起的机制可能与FAK通路和ECM-受体相互作用等通路有关,而预后模型miRNA靶基因在胃癌中可能参与了ECM相关通路、胶原纤维组成和血管形成。预后模型基因SERPINE1、EDNRA和CTHRC1与靶基因的关键基因表达明显相关,并且这些基因可能通过促进巨噬细胞浸润影响患者的预后。此外EDNRA能促进M2型巨噬细胞极化和TAMs的分化。
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