小云之前給大家分享了雙疾病的生信分析套路，很多情況下，疾病與疾病之間是有相互影響的，同樣的分析套路，做兩個疾病整合，就能做到1加1大于2的效果，使得影響因子更高，發(fā)表更簡單。

今天小編就帶你具體學(xué)習(xí)一下兩種相關(guān)疾病聯(lián)合分析、關(guān)聯(lián)免疫浸潤的思路，給你的生信文章來一波強助攻！

研究思路

盡管臨床和流行病學(xué)證據(jù)表明PC和T2DM之間存在聯(lián)系，但兩者共享的基因調(diào)控機制尚不清楚。

本研究采用加權(quán)基因共表達網(wǎng)絡(luò)分析(WGCNA)分析GEO數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)PC和T2DM的共表達模塊和關(guān)鍵的共享基因S100A6。使用單因素和多因素Cox分析以及Kaplan Meier評估S100A6對PC的預(yù)后價值。采用基因集富集分析法(GSEA)分析S100A6的關(guān)鍵信號通路。利用CIBERSORT評估S100A6與腫瘤免疫微環(huán)境(TIME)的相關(guān)性。通過簡單的細胞實驗證實S100A6在PC中的功能。

主要研究結(jié)果

Part1. 2型糖尿病和胰腺癌的共表達模塊

通過WGCNA在GSE38642（糖尿病數(shù)據(jù)）中識別了16個模塊，并評估模塊之間的關(guān)系(圖1A、C)。選取灰色、暗橙色和紫色這三個與T2DM高度正相關(guān)的模塊，作為T2DM相關(guān)模塊。另外，在GSE91035（胰腺癌數(shù)據(jù)）中發(fā)現(xiàn)了14個模塊，其中黃色和深綠色模塊與PC呈高度正相關(guān)(圖1B, D)。

Part2. 分析2型糖尿病與胰腺癌的共享基因

T2DM和PC在正相關(guān)模塊中共有44個基因(圖2A)，這些基因與T2DM和PC的發(fā)病密切相關(guān)。GO分析這些基因的生物學(xué)活性，其中內(nèi)胚層細胞命運的調(diào)節(jié)約占總GO項的40%(圖2B)。PC與T2DM共享基因主要在Set5模塊中發(fā)現(xiàn)，從Set5模塊構(gòu)建蛋白水平的PPI網(wǎng)絡(luò)，顯示了4個聚類(圖2C-D)，并對主要的信號通路進行富集分析 (圖2E)。

Part3.中心共享基因S100A6對胰腺癌的預(yù)后價值

作者對GEO驗證數(shù)據(jù)集進行了差異基因分析，將T2DM和PC的共享基因與這些差異基因相交，獲得了一個中心共享基因S100A6 (圖3A)。S100A6在胰腺癌組織中的表達高于對照組 (圖3B-C)，而且S100A6在不同腫瘤分級組織中表達不同(圖3D)。利用HPA數(shù)據(jù)庫驗證S100A6蛋白的表達(圖3E)。Kaplan Meier (K-M) 和多因素Cox分析顯示S100A6高表達與低OS顯著相關(guān)(圖5F-G)，提示共享基因S100A6可能是PC患者預(yù)后的預(yù)測因子。

Part4.基因集富集分析識別S100A6相關(guān)的信號通路

GSEA結(jié)果顯示，S100A6過表達與癌癥和糖代謝通路相關(guān)(圖4)，提示S100A6可能與癌癥生長和葡萄糖代謝有關(guān)。

Part5. S100A6與腫瘤微環(huán)境的關(guān)系

S100A6低表達組的Estimate評分、免疫評分和基質(zhì)評分高于S100A6高表達組 (圖5)。S100A6低表達組的Tfh細胞、CD8+T細胞、DC細胞和NK細胞增多(圖5C)。兩組患者在PDCD1、CTLA4、ICOS、LAG3等免疫檢查點存在顯著差異(圖5E)。

Part6. 簡單的實驗驗證-S100A6促進胰腺癌細胞的增殖、遷移和侵襲

選擇S100A6高表達的胰腺癌Mia Paca-2細胞，通過si-S100A6敲低S100A6 (圖6B)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，S100A6敲低抑制胰腺癌細胞增殖、遷移和侵襲（圖6)。

總結(jié)

這篇文章的創(chuàng)新點就是將兩種相關(guān)的疾病進行聯(lián)合分析，篩選出兩病共享的關(guān)鍵基因，再基于這個基因分析與患者預(yù)后、浸潤免疫細胞的相關(guān)性，以及關(guān)鍵的信號通路等。最后通過簡單的細胞實驗進行驗證。

通過兩病聯(lián)合分析提高創(chuàng)新性，一篇5分+的文章就到手了，是不是也沒那么難?

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