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原创 科技辣妈 桓峰基因 2022-04-29 13:19
21年12月发表在Molecular Therapy: Nucleic Acid杂志（IF：8.86）文章，本文研究m6A调控因子与m6A相关的RNA作为结直肠癌预后因子的综合性分析。
摘 要
结直肠癌(Colorectal cancer, CRC)是最常见的恶性肿瘤之一，近年来已成为全球范围内癌症相关死亡的主要原因。N6-methyladenosine (m6A)甲基化是各类rna中最丰富的表观遗传修饰，在促进癌症发展中起着至关重要的作用。本研究中，我们从癌症基因组图谱(TCGA)中获得了CRC的SNV和转录组数据。我们发现大多数m6A甲基化调控因子在CRC患者中异常表达。m6A调控因子的异常表达是由其不同的拷贝数变异(拷贝数变异，CNV)模式引起的，m6A调控因子的改变与预后及肿瘤分期显著相关。通过加权共表达网络分析(WGCNA)，我们识别了m6a相关的长链非编码RNA (lncRNAs)和mRNA;然后我们使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO) Cox回归分析构建TCGA数据集中m6A相关的lncRNA和mRNA预后特征。建立具有临床病理特征、lncRNA风险评分和mRNA风险评分的Nomogram生存风险预测图，对CRC患者在训练集和测试集的总体生存预测能力较强。综上所述，m6A甲基化调控因子在影响CRC患者的预后中发挥着至关重要的作用，而m6A相关的lncRNA和mRNA揭示了CRC肿瘤发生和进展的潜在机制。
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作者：[法]David Bellot（大卫·贝洛特）
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生信分析流程
我们从文章中提取生信分析流程，文章算是利用多组学的思路来分析结直肠癌预后，m6A调控因子的表达和CNV在结合lncRNAs和mRNA的数据综合性分析，看下文章中使用的数据集和生信分析方法，如下：
相关数据准备
数据集选择：TCGA-CRC 包括618例患者的FPKM和CNV数据，包括582 primary tumor tissues and 36 normal tissues；
训练集和测试集：a training set (n = 393) and a testing set (n = 189)
基因集选择：19个m6A调控因子，14176 lncRNAs and 19645 mRNAs
生信分析方法
我们从文章的分析流程中提取所有的分析内容，整理出来就13个分析条目，构成了整个文章，临床大样本量+生信文章，发了8+，点击分析条码就会跳转到对应公众号的教程，跟着教程做，您也能发8+，如下：
1. CRC中m6A RNA甲基化调控因子的概况（heatmap)
2. CRC中m6A RNA甲基化调控因子与临床特征的关系（K-M）
3. CRC原发与正常样本的差异基因分析（limma）
4. CRC原发与正常样本的lncRNAs和mRNAs的差异分析（edgeR）
5. m6A RNA甲基化调控因子表达与临床病理特征和生成之间的关系
6. WGCNA检测m6A相关的lncRNA和mRNA
7. 构建Lasso Cox 回归进一步筛选m6A相关的lncRNA和mRNA
8. m6A相关lncRNA和mRNA的Cox风险模型的构建
9. 单/多因素Cox回归分析筛选独立的预后因素
10. 基于m6A相关lncRNA和mRNA预后模型的Nomogram构建
11. 临床预测模型的校验曲线（Calibration curve）
12. 临床预测模型的决策曲线（DCA）
13. 临床预测模型准确性（ROC）
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FROM 59.41.66.*