kras基因突变的常见原因（7分基因家族单基因多组学生信分思路）

kras基因突变的常见原因（7分基因家族单基因多组学生信分思路）研究背景文章2022年4月发表于Frontiers in Immunology（IF=7.561）题目：TRPV通道家族在透明细胞肾细胞癌中的预后和生物学功能的多组学分析思 路 设 计想做单基因生信分析怎么设计思路? 怎么关联热点？热点怎么分析才能发高分? 不知道怎么做的小伙伴快来找小编吧~私信小编获取文献原文

7分 基因家族 单基因多组学生信分析思路，肿瘤免疫、甲基化、ceRNA多重热点一网打尽，绝对的高性价比之选！！

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原创 eryun 云生信学生物信息学

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前面我们介绍过一些单基因生信分析思路，大多把它归类为一种“干湿结合”类文章的提分利器，当然这类文章想发高分的话，实验比例还是比较高的。那么除了干湿结合类文章，杂志也比较青睐单基因泛癌分析或者多组学分析，那么针对不想做太多实验还需要发高质量文章的科研小伙伴，该怎么选择思路呢？看看下面这篇文章是不是可以给你一些灵感，将基因家族的生信分析与单基因多组学生信分析联合，并且关联上国自然热点肿瘤免疫、甲基化、ceRNA，分析思路创新与多重热点强强联手，高分文章轻松搞定，妥妥的高性价比、省钱提分最优选，你心动了吗？千万不要错过哟

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文章2022年4月发表于Frontiers in Immunology（IF=7.561）题目：TRPV通道家族在透明细胞肾细胞癌中的预后和生物学功能的多组学分析

研究背景

瞬时受体电位 (TRP) 通道是一类主要的非选择性阳离子通道，它参与感知各种细胞内和细胞外刺激，TRPV家族（TRPV1-6）是TRP通道的亚家族之一，参与了多种肿瘤的发生和进展。然而，TRPVs 在透明细胞肾细胞癌 (ccRCC) 中的生物学功能和预后价值仍然很大程度上未知。

数据来源

研究流程

主要结果

1. TRPV家族成员的基因表达

首先基于GTEx数据库探索了TRPV1-6在人体正常器官和组织中的分布情况。接下来从 GEPIA 数据库中获得了 TRPV1-6 在肿瘤和配对正常组织中的基因表达谱，发现TRPVs在肿瘤和正常组织之间表现出不同的表达模式（图1）。然后，使用来自 TCGA-KIRC队列和GSE53757数据集来探索 ccRCC 与正常组织之间 TRPVs 的表达差异（图2）。

图1 TRPV家族在人体正常组织和肿瘤组织中的分布。

图2 ccRCC组织中TRPV家族的基因表达

2. TRPV家族的基因和蛋白质网络的遗传改变

使用 cBioportal 工具来评估 538 个 KIRC 样本中 TRPV 成员改变的频率，发现TRPV 家族很少发生突变，高度保守。GeneMANIA 数据库进行的基因-基因网络显示，TRPV 家族与 20 个潜在的靶基因相互作用，且PPI网络显示TRPV家族成员有密切的联，TRPV3 位于网络的中心，可能是 TRPV 家族中最关键的成员。

图3 TRPVs的基因组改变以及基因-基因和PPI网络构建

3. ccRCC中TRPV家族的生存分析

单因素 Cox 回归分析显示 TRPV1 和 TRPV3 高表达而 TRPV4 低表达与 ccRCC 患者的不良预后相关。多变量 Cox 回归分析中，TRPV3 高表达和 TRPV4 低表达是 ccRCC 患者 OS 的独立危险因素。Kaplan-Meier 分析证明，高 TRPV3 表达的 ccRCC 患者生存期短。表明TRPV3 和 TRPV4 可以分别作为 ccRCC 患者预后不良和良好的生物标志物。

图4 ccRCC中TRPV家族的生存分析

4. TRPV家族在ccRCC中的预后和诊断意义

鉴于 TRPV3 和 TRPV4 是潜在的预后生物标志物，作者开发了一个列线图，通过拟合 TRPV3/4 表达和 TNM 分期来预测 ccRCC 患者的总生存期。

图5 TRPV家族在ccRCC中的预后和诊断价值

5. ccRCC患者的TRPV3表达以及与临床参数的关联

利用IHC 染色验证 ccRCC 组织和正常组织之间 TRPV3 表达的蛋白质水平（简单实验验证）。通过 GSCA 数据库，评估了 TRPV1-6 表达与 ccRCC 患者病理分期之间的关系。利用临床信息评估TRPV3 表达与临床变量之间的相关性。

图6 TRPV3表达与临床参数的关联

6. ccRCC中TRPV3的DNA甲基化分析

利用GSCA工具来分析TRPV3甲基化和TRPV3 mRNA表达，并且将甲基化状态与临床特征关联分析，发现TRPV3的DNA甲基化可能参与了ccRCC的发生发展，与ccRCC患者的预后密切相关。

图7 ccRCC中TRPV3的DNA甲基化分析

7. ccRCC中TRPV3的功能富集分析

利用TCGA-KIRC 队列在 TRPV3 高表达组和 TRPV3 低表达组之间鉴定了 537 个差异表达基因 (DEG)，对DEGs进行GO和KEGG富集分析。

图8 ccRCC中TRPV3相关基因集的功能富集分析

8. ccRCC中TRPV3的免疫浸润分析

基于GSE73731数据集利用 CIBERSOFT 算法分析ccRCC 样本中 22 个肿瘤浸润性免疫细胞 (TIIC) 的比例。进一步分析了 TRPV3-low和 TRPV3-high组之间每 22 个 TIIC 的比例差异以及评估了TRPV3 表达与 22 个 TIIC 水平之间的相关性。

图9 ccRCC中TRPV3的免疫细胞浸润分析

9. TRPV3 与免疫检查点之间的关系

使用“ggplot2”R软件包评估TRPV3和免疫检查点之间的表达相关性。

图10 ccRCC中TRPV3表达与免疫检查点的相关性

9. 在 ccRCC 中构建SNHG3/ AL513497.1 -miR-10b-5p-TRPV3 轴

利用在线网站预测TRPV3的上游调控miRNA和lncRNA，并分析调控轴与免疫浸润的相关性，最后得到与 ccRCC 预后和发展相关的 SNHG3/ AL513497.1 -miR-10b-5p-TRPV3 轴的预测模型。

图11 SNHG3/ AL513497.1 -miR-10b-5p-TRPV3 轴的构建

文章小结

本研究利用基因家族生信分析加上单基因的多组学分析（转录组 基因组 表观组），再靠上国自然大热点“肿瘤免疫微环境”，分析思路有一定的创新性但分析手法并不复杂，不需要加太多的实验验证，单纯靠这两类分析也可以撑够数据量，妥妥的省钱提分发文攻略，上手一试吧~