科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
目的 基于铁死亡相关基因（FRG）构建骨肉瘤（OS）预后模型，探讨FRG在OS中的表达及与患者预后的关系。方法 通过生物信息学方法从UCSC Xena数据库中获取88例OS患者的转录组测序数据和其中85例患者的临床资料，与基因型-组织表达（GTEx）数据库中获取的396例正常骨组织样本合并，从FerrDb数据库中获取FRG，从合并后的数据中进行差异分析并提取差异表达的FRG。采用基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析探索OS中FRG的生物学功能。采用单因素Cox与Lasso回归模型筛选预后相关基因并构建预后预测模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线分析预后模型的预测价值。采用单因素及多因素Cox回归模型分析OS患者预后的独立影响因素。采用实时荧光定量聚合酶链反应（qPCR）检测预后相关FRG在人成骨细胞hFOB1.19与OS细胞系U2OS、MG63中的表达情况。结果 共获得57个差异表达的FRG。GO与KEGG富集分析发现这些差异基因主要富集在缺氧反应、线粒体外膜、铁离子结合等生物学反应和线粒体自噬、化学致癌-活性氧以及铁死亡等途径。应用单因素Cox及Lasso回归模型共筛选出9个预后相关的FRG来构建预后模型，分别为酰基辅酶A合成酶家族成员2(ACSF2)、芳香烃受体核转运因子样蛋白（ARNTL）、B细胞淋巴瘤/白血病-2相互作用蛋白3(BNIP3)、脂肪酸去饱和酶2(FADS2)、葡萄糖-6-磷酸脱氢酶（G6PD）、磷酸葡萄糖酸脱氢酶（PGD）、细胞因子信号转导抑制因子1(SOCS1)、转化生长因子β受体1(TGFBR1)、血管内皮生长因子A(VEGFA)。ROC曲线和生存分析证实这9个FRG构建的风险模型对OS患者的生存情况具有较好的预测价值。单因素和多因素分析结果显示，转移和风险评分均是OS患者预后的独立影响因素（P﹤0.01）。qPCR结果显示，U2OS和MG63细胞中FADS2 m RNA相对表达量均高于hFOB1.19细胞，差异均有统计学意义（P﹤0.05）;MG63细胞中ACSF2 m RNA相对表达量高于hFOB1.19细胞，差异有统计学意义（P﹤0.05）。结论 本研究成功构建了基于FRG的OS预后模型，发现ACSF2、ARNTL、G6PD、PGD、FADS2、SOCS1、BNIP3、TGFBR1、VEGFA等9个FRG能够作为OS患者的预后生物标志物，可为OS患者的临床治疗和预后评估提供参考。
-
单位广西中医药大学; 广西中医药大学第一附属医院
