与二硫化相关的lncRNAs可以预测乳腺癌亚型
Qing Xia1,2, Qibin Yan1,2, Zehua Wang1
1Key Laboratory of Novel Targets and Drug Study for Neural Repair of Zhejiang Province, School of Medicine, Hangzhou City University, Hangzhou, 310015, Zhejiang, China.
Scientific reports
|September 27, 2023
概括
不硫化,一种新的细胞死亡类型,与乳腺癌亚型有关. 使用长非编码RNA (lncRNA) 的新模型准确预测了这些亚型,提供了潜在的治疗点.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 分子生物学分子生物学
- 细胞死亡研究 细胞死亡研究
背景情况:
- 溶硫脱是一种新的细胞死亡机制,在乳腺癌异质性中没有明确的作用.
- 了解乳腺癌亚型对于有效的治疗策略至关重要.
研究的目的:
- 开发基于与二硫化相关的长非编码RNAs (lncRNAs) 的乳腺癌亚型的预测模型.
- 探索这些lncRNA与RNA甲基化,血管生成和免疫透等生物过程的关联.
主要方法:
- 在乳腺癌中,对19个与二硫化相关的基因和差异表达的lncRNA之间的相关性分析.
- 随机森林算法来选择关键的lncRNA并构建一个预测模型.
- 使用培训和测试数据集对模型的验证.
- 在不同乳腺癌亚型中分析lncRNA表达模式.
- 研究关键的lncRNAs与RNA甲基化,血管生成和免疫细胞透之间的相关性.
主要成果:
- 鉴定出132个与二硫化症有显著关联的lncRNAs.
- 开发了一种使用四个关键lncRNA的高精度预测模型 (训练AUC=0.992,测试AUC=0.842).
- 观察到关键lncRNAs (LINC02188,LINC01488,GATA3-AS1,LINC00511) 在基底,Her2,Luma,Lumb和正常乳腺癌亚型中的明显表达模式.
- 发现关键的lncRNAs与RNA甲基化,血管新生和免疫透细胞之间存在显著的关联.
结论:
- 一个基于二硫化相关的lncRNAs的新型随机森林模型可以准确预测乳腺癌亚型.
- 这种模型为确定乳腺癌的临床治疗点提供了新的途径.
- 与二硫化相关的lncRNAs在乳腺癌进展和免疫微环境调制中发挥作用.
