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國自然熱門領域之自噬

欄目:最新研究動態 發布時間:2020-03-19
今天我們來講講自噬。自噬近年來國自然熱度降低了不少,但中標體量比較大,仍然是國自然大熱門......

   大家好,今天我們來講講自噬。自噬近年來國自然熱度降低了不少,但中標體量比較大,仍然是國自然大熱門。自噬中標(637項)最多的一年是2017年,也就是大隅良典獲得諾貝爾獎之后的一年;2019年自噬相關研究項目518項,感覺自噬還能掙扎幾年,沒準兒大隅良典老爺子再發幾篇神文又火起來了。按照這個路子我預測明年低氧會成為大熱門,低氧跟自噬都廣泛存在,扯遠了。說回自噬,今天講一篇自噬相關的文章。

   今天大家分享的是十月中旬發表在AGING雜志上的一篇文章,題名為:Differentially expressed autophagy-related genes are potential prognostic and diagnostic biomarkers in clear-cell renal cell carcinoma。該文章通過分析腎透明細胞癌(ccRCC)的RNA-seq數據,挖掘出了9個影響預后的差異表達自噬相關基因(DEARGs )。

一、ccRCC訓練集預后風險DEARGs的識別
   作者用Wilcoxon符號秩檢驗識別出了38個在539個ccRCC和72個正常腎組織樣本中的差異表達的自噬相關基因(DEARGs,31個上調,7個下調) (FDR <0.05,| log2FC |> 1)。


二、訓練組ccRCC患者的預后危險性DEARG的鑒定

   接下來,作者基于這38個DEARGs在ccRCC訓練集中的表達做了單變量Cox回歸分析,來篩選預后DEARGs。在進行p值矯正之后,發現有12個DEARGs的表達與ccRCC患者的OS有關,6個DEARGs的表達與ccRCC患者的DFS相關,因此,作者用這18個DEARGs建立了模型來預測ccRCC患者的預后。然后,采用前向和后向選擇算法進行多變量Cox比例風險回歸分析以優化模型,最終確定了PRKCQ, BID, BAG1, BIRC5和ATG16L2作為OS模型的風險基因( BID, BIRC5和ATG16L2被識別為高風險基因,BAG1和PRKCQ為低風險基因 ),且EIF4EBP1, BAG1, ATG9B和BIRC5作為DFS模型的風險基因( EIF4EBP1, ATG9B和BIRC5被識別為高風險基因,BAG1為低風險基因 )


三、在訓練小組中測試預后風險模型

   作者基于基因表達值和風險基因的回歸系數,使用以下公式計算訓練組的預后風險評分:Training group risk score for OS = (-0.1504 × expression value of PRKCQ) + (0.1673 × expression value of BID) + (-0.0944 × expression value of BAG1) + (0.1141 × expression value of BIRC5) + (0.0727 × expression value of ATG16L2);Training group risk score for DFS= (0.0103 × expression value of EIF4EBP1) + (0.1197 × expression value of ATG9B) + (-0.0923 × expression value of BAG1) + (0.2991 × expression value of BIRC5)。然后根據中位風險評分將患者分為高、低風險組,圖中可以看出,低風險組的預后要好于高風險組,這兩種預后預測模型所對應的AUC值也均達到了0.7。

   然后,作者分別將OS和DFS中患者的風險評分進行了排秩等分析,發現OS組的高風險患者表現出BID, BIRC5和 ATG16L2(高風險基因)基因的上調,以及PRKCQ 和BAG1(保護基因)基因的下調;DFS組的高風險患者表現出EIF4EBP1, ATG9B和BIRC5的上調,以及BAG1的下調。接下來,研究又通過測試組驗證了兩種預后風險模型的準確性,結果與訓練組一致。

四、風險DEARGs的診斷價值
   作者基于TCGA中535名ccRCC患者和Genotype-Tissue Expression項目的28名健康個體的表達數據,用ROC曲線分析 評估了OS( PRKCQ, BID, BAG1, BIRC5, ATG16L2 )和DFS( EIF4EBP1, BAG1, ATG9B, BIRC5 )風險基因的診斷價值。圖4分別對應基因PRKCQ, BID, BAG1, BIRC5, ATG16L2, EIF4EBP和ATG9B的AUC值,均大于0.6,表明這些DEARGs可作為潛在的診斷標志物。

   最后,作者又使用GDSC數據庫分析了幾種ccRCC細胞系的藥物敏感性與BAG1和BIRC5基因(分別是OS和DFS的風險DEARGs)表達之間的關系。通過分析兩個基因的表達與集中靶向藥的IC50值之間的關系,他們發現BAG1的高表達增加了ccRCC細胞系對Bortezomib, Idelalisib, Shikonin等藥物的耐藥性,增加了對Erlotinib, AZ628, Lapatinib等的敏感性;而BIRC5的高表達增加了對Salubrinal, PHA-665752, GNF-2, Imatinib, Nilotinib等的耐藥性和對CGP-60474, BMS-536924, JW-7-52-1, Panobinostat等的敏感性,見圖5。此外,通過比較ccRCC細胞系對BIRC5靶向藥物和傳統靶向藥物的敏感性,認為BIRC5可作為ccRCC的潛在治療靶點。

   好了,今天就講到這里,下回帶大家看點別的,再見!!!

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