最新5+套路:免疫基因对已成过去式,新的对子再次出发!细胞与细胞相互作用换个角度看肿瘤预后

说起了小编很感慨,在19年的时候我们推出了免疫基因对的思路,并且当时做了好些个大肿瘤,伴随着早先的文章见刊,后面被录成了套路视频,各种层出不穷的基因对如火山般的爆发,尽管这个套路我们...

说起了小编很感慨,在19年的时候我们推出了免疫基因对的思路,并且当时做了好些个大肿瘤,伴随着早先的文章见刊,后面被录成了套路视频,各种层出不穷的基因对如火山般的爆发,尽管这个套路我们早已不做,依然还收到了大量的基因对的审稿意见,就像今年前段的mRNA疫苗一样,令人吃惊的是同一个肿瘤竟然还能做好几个基因对,好几个mRNA疫苗,好卷。

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不过今日份 再公开推出一个新的方向:细胞-细胞相互作用,配体-受体对,既可以基因表达谱数据分析 也可以整合 单细胞数据进行分析,非常新颖,欢迎沟通合作。

微信扫码:

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例子文章思路:


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简介:肿瘤细胞-T细胞相互作用在促进肿瘤进展方面起着根本作用,但这些相互作用在LUAD中尚未得到探索。在本研究中从公共数据库中获取了基因表达数据和单细胞数据集,对scRNA-seq数据进行了分析,在肿瘤微环境中识别了肿瘤细胞、上皮细胞和T细胞。根据相应的 scRNA-seq 和基因表达数据,分别在肿瘤细胞/正常上皮细胞和肿瘤 T 细胞/非肿瘤 T 细胞中识别出不同表达的配体受体对。系统分析了LUAD中癌细胞和T细胞内/跨癌细胞的这些重要相互作用。此外,还建立了基于配体受体相互作用的有效预后机器学习模型,以预测LUAD患者的预后。

结果:共有65对配体受体对(17对向上调节,48对被调低),包括LAMB1-ITGB1, CD70-CD27、HLA-B-LILRB2和96个配体受体对(41个向上调节和55个下调节),包括CCL5-CCR5、SELPLG-ITGB2和CXCL13-CXCR5,分别在LUAD癌细胞和T细胞中被识别出来。为了探索癌细胞和T细胞之间的相互作用,我们的研究确定了114对配体受体对,包括11个可能显著影响生存结果的配体受体对基因。建立了机器学习模型,以准确预测LUAD患者的预后,ITGB4、CXCR5和MET在我们的模型中起着重要的预后作用。

相关的结果图一览:

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文章二:

这是一个 老外的文章,内容相对简单,但是 值得参考

attachments-2021-10-Zibz71XY616d1234b2292.png摘要:细胞与细胞相互作用(CCIs)通过肿瘤微环境中的配给受体(LR)对,是胰腺导管腺癌(PDAC)预后不佳的基础。然而,对于CCI与PDAC预后的关联知之甚少,这对确定潜在的治疗候选者至关重要。在这里,我们试图通过整合生存分析和单细胞CCI预测来识别与PDAC患者预后相关的LR对。通过使用癌症群的基因表达进行生存分析,我们发现了199对预后LR对。基于单细胞RNA-seq数据的CCI预测揭示了与预后不佳相关的富集的LR对。值得注意的是,CCI 通过与特格林相关和ANXA1-FPR对的上皮肿瘤细胞、癌症相关成纤维细胞和肿瘤相关巨噬细胞。最后,我们确定涉及33个预后不良LR对的CCI与肿瘤等级相关。虽然必须确定一组LR对的临床含义,但我们的结果可能会在PDAC中提供潜在的治疗目标。


数据来源:为了评估LR对与患者预后之间的关联,我们从国际癌症基因组联盟(ICGC)存储库中的三个不同组别获得了PDAC的RNA-seq数据:PAAD-US(n = 132)、PACA-AU(n = 75)和PACA-CA(n = 149)。。为了注释肿瘤的等级和阶段,我们使用ICGC的标本数据文件为PACA-AU和PACA-CA项目,而我们从NIH GDC数据门户下载临床信息PAAD-US。所有RNA-seq数据均由CPM(百万分之一计数)正常化。然后,我们提取了连接体DB2020数据库中包含的2,187个LR对。

结果图片一览:

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以上两篇文章  算是非常早期的 基于细胞-细胞相互作用 从而确定 配体-受体对 最后和预后紧密结合 的文章,他给我们带来了很大的想象空间,基于此我们可以设计出大量的生信课题,比免疫基因对更具有挑战性,个性化程度更高,结果更丰富,文章质量也更好。不管是数据分析服务还是单细胞培训均可扫码加微信详聊:bio2016

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  • 发表于 2021-10-18 14:29
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  • 分类:文献解读

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