单细胞RNA测序识别了膀癌中潜在的关键预后生物标志物

科学领域:

• 基因组学就是基因组学.
• 在瘤学瘤学.
• 生物信息学是一种生物信息学.

背景情况:

• 膀癌 (BC) 是一个重大的健康挑战,需要改进的预后工具.
• 目前用于预测BC患者结果的方法需要改进,以获得更高的准确性和临床效用.

研究的目的:

• 确定用于预测膀癌 (BC) 患者预后的新型遗传标记.
• 利用单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 来发现BC.的预后指标.
• 通过实验方法验证潜在的预后标记.

主要方法:

• 利用了来自BC的GSA-人类数据库 (HRA000212) 的scRNA-seq数据.
• 应用Seurat用于质量控制,规范化和细胞聚类.
• 进行了功能丰富,细胞间通信和轨迹分析.
• 采用LASSO-Cox回归和ROC分析用于预后建模和风险分层.
• 通过RT-qPCR和西部涂抹验证了基因表达.

主要成果:

• 在BC样本中确定了473个上调和106个下调的差异表达基因 (DEG).
• 在亡和IL-17信号通路中,DEGs被显著丰富.
• 发现了CXCL2/MIF-CXCR2途径,参与了上皮细胞-纤维细胞通信.
• 使用LASSO-Cox回归选择了17个预后基因,使得有效的生存预测.
• 确认的风险评分作为整体存活率的独立预测指标.
• IGFBP5,KRT14和SERPINF1与BC细胞存活率低下和BC细胞系中升高有关.

结论:

• 确定了一组17个预后标记基因,用于膀癌.
• 开发的风险评分有效预测患者的生存结果.
• 验证了关键基因 (IGFBP5,KRT14,SERPINF1) 作为BC预后不佳的潜在指标.