10.16462/j.cnki.zhjbkz.2023.02.015
基于MOVICS集成聚类的低级别胶质瘤多组学数据整合分子分型
目的 探讨癌症分型中的多组学整合与可视化(multi-omics integration and visualization in cancer subtyping,MOVICS)集成聚类方法在低级别胶质瘤(lower-grade gliomas,LGG)多组学数据整合分型中的应用,识别LGG高危患者,筛选出潜在的生物标志物和重要通路.方法 采用MOVICS方法集成LGG多组学数据的10种整合方法的分型结果,得到LGG的稳健分子分型,进一步采用Cox回归研究不同分型患者的死亡风险;针对不同分型,筛选差异表达的mRNA(DEmRNAs),miRNA(DEmiRNAs)以及差异甲基化基因(differential methylation genes,DMGs),对三者进行联合分析得到重合基因,利用GO和KEGG分析得到重合基因富集通路,进一步分析核心基因的表达水平对生存率的影响,最后对不同分型患者进行通路活性分析.结果 LGG患者分为三型,其中,分型3患者的死亡风险是分型1的2.794倍;筛选出1 569个DEmRNAs,140个DEmiRNAs以及337个DMGs,119个重合基因富集到有统计学差异的26条GO生物功能项和7条KEGG通路;生存分析表明DNAJB14和MTUS1可能与患者生存结局相关.通路活性分析结果显示Androgen、EGFR、Trail和VEGF通路的活性在不同分型间差异有统计学意义.结论 MOVICS聚类集成方法能够有效地对LGG患者进行分型,识别预后高风险患者,筛选出潜在生物标志物以及重要通路,为LGG患者个体化治疗策略的制定提供理论依据.
聚类集成、多组学数据、分子亚型、低级别胶质瘤
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R181.2;R739.41(流行病学与防疫)
国家自然科学基金;山西省应用基础研究计划项目;山西医科大学校级博士启动基金项目
2023-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
216-223
