小编今天跟大家分享的是发表在frontiers in Oncology上的一篇文章肝癌免疫微环境特征和免疫逃逸机制的多组学分析 Abstract本研究用基于TCGA肝癌 stageI/II样本免疫基因表达数据将样本划分成了5个亚型。刻画了亚型之间免疫等临床特征差异，发现C4相对其他亚型免疫基因表达呈显著上调，且更高的免疫得分和更好的预后，C5亚型则相反。TCGA结果同样在GEO、ICGA数据集中得到验证。文章还进行了WGCNA分析、KEGG分析以筛选HCC免疫相关marker及功能探索。Result一、基于免疫基因识别HCC亚型基于TCGA数据集HCC stage I/II样本，使用R包ConsensusClusterPlus package对免疫基因表达谱进行共识聚类，最终将样本分成了5个亚型。K=5时共识得分曲线（见A），SigClust分析表明，共识聚类（k = 5）时在所有成对比较中均显着（见B）。TCGA数据集257个HCC样本被划分成五个分子亚型（见A）二、免疫微环境中五个分子亚型表征每个亚型与其他亚型相比用Kolmogorov–Smirnov 检验得到每个模块显著上调基因：C1：230 genes、C2：64 genes 、C3：118 genes 、C4：125 genes 、C5：72 genes。C3 和 C4、C1和C4 overlap基因为54个其它亚型对交集基因很少（见B）。每个模块前100上调免疫基因用于三维主成分分析，选择前两个主成分进行散点图可视化（见C），PCA结果表明这些基因能够很好的将样本分成5个亚型，为了进一步识别每个亚型中的基因表达模式，对每个模块中前100基因做热图（见D），结果表明模块间免疫上调基因有不同的表达模式。三、5个分子亚型的临床特征整合HCC样本临床特征用卡方检验来检验5个亚型在临床特征上的差异。A-H分别对应年龄、stage、grade、TNM stage、性别、HBV、HCV 四、HCC肿瘤免疫原性进一步探讨肝癌中5个亚型的免疫逃逸机制，发现13组免疫原性基因（来自TIMER）大部分在C4、C5中过表达（见A-B）；综合免疫评分在C4中高得分C5中低得分，基质评分C3亚型中相对得分更高（见C-D）；T cell、CD8 cell在C4亚型得分显著较高，在C5亚型中得分显著较低（见E-F）；在6种免疫浸润细胞中B cell, CB8 cell, neutrophil, dendritic, and macrophage在C4亚型得分显著较高，在C5亚型中得分显著较低（见G-H）。 五、HCC5个分子亚型的预后意义肝癌不良预后主要原因为肿瘤进展的快速和复发，基于TCGA数据使用K-M生存分析评估了5个亚型的预后差异。5个亚型在预后中有显著差异：DFS（p=0.0486见A）预后，PFS（p=0.04426，见B）；C4有高的免疫得分却没有良好的预后结果原因可能在于样本数太少。C3、C4有较高的免疫得分与C5亚型相反进行生存比较发现C3、C4合并的亚型比C5有更好的DFS和PFS（见E-F）。  六、HCC 5个分子亚型突变基因频率研究还描述了5个亚型在基因突变层面的差异。有研究报道过 TP53, CTNNB1, AXIN1 3个基因的突变与HCC高度相关。它们在5个亚型的突变（见A-C）；5个亚型中的基因突变数也有显著的差异（见D）。研究还探索了8个免疫检查位点基因的表达情况：PDCD1, CD274, CTLA4, CD86, CD80在C4亚型表达显著上调，CD276在C2中显著上调（见A），VTCN1在5个亚型中都不显著。它们的表达谱得分（见B）七、基因共表达网络分析为了进一步研究HCC中免疫微环境相关的潜在marker，492个免疫相关差异基因表达用于WGCNA分析（见C）。识别得到了6个模块，6个模块eigengenes和5个亚型的相关性（见D）。接下来研究对模块中基因进行KEGG富集分析，并可视化了富集到通路中到模块（见）。发现blue 和 turquoise模块中基因在5个亚型中有相似的调控过程。八、5个亚型到外部验证与blue、brown模块相关系数>0.8的有73个特征基因，为了验证分类。其表达谱用于GSE14520数据集170个样本用支持向量机（SVM）分类，亚型样本预测如下：C1:39、C2:40、C3:18、C4:29、C5:44。13组免疫原性基因在5个亚型中的表达（见0A-B）；样本免疫评分、基质评分（见0C-D）表明C3、C4亚型显著高于其他亚型这与训练集结果一致；10种免疫cell在亚型中的分布（见0E-F），同样的与训练集相似的是大多数免疫细胞在C4亚型中比例显著高于其他亚型。同样与训练集相似的结果在ICGC数据集也得到验证（见1）0 1

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