今天给大家分享一篇IF=4.5的单基因非肿瘤思路的文章，于2023年4月发表在MEDIATORS OF INFLAMMATION上：RTP4, a Biomarker Associated with Diagnosing Pulmonary Tuberculosis and Pan-Cancer Analysis，RTP4, 与肺结核诊断和泛癌相关的生物标志物
摘要
- 背景：肺结核（
PTB）是一种全球性的传染病流行病；我们研究的目的是探索肺结核诊断的新潜在生物标志物，并进一步用这些标志物进行全癌分析。 - 方法：我们从GEO公共数据库下载了四个微阵列基因表达数据集进行进一步分析。健康对照（HC）样本和肺结核（PTB）样本在叶酸生物合成途径中的富集得分被计算出来。这些得分被用作新的表型，并与临床信息（对照或PTB）结合进行后续分析。我们使用权重基因共表达网络分析（WGCNA）来寻找与PTB和叶酸生物合成最相关的模块。通过交叉分析
GSE28623的绿黄色模块和GSE83456的棕色模块，筛选出了29个共存基因。我们使用蛋白质-蛋白质相互作用网络分析来缩小基因范围，寻找中心基因。然后，我们从UCSC数据库下载统一和标准化的泛癌数据集，用于生物标志物与预后和肿瘤分期差异之间的相关性分析。 - 结果：最终，RTP4被选为生物标志物。为验证这一生物标志物的可靠性，我们在基因集（
GSE28623、GSE83456和GSE34608）中计算了ROC下的面积（AUC）。最后，为了探讨抗结核治疗前后RTP4表达的差异，我们录入了GSE31348基因集，比较了第0周和第26周的表达。结果显示这两个时间点之间存在显著差异（p < 0.001）。在三个基因集中，与健康对照组相比，肺结核组的RTP4显著上调，而在一个基因集中，抗结核治疗后RTP4下调。这些结果表明RTP4可以作为诊断结核病的潜在生物标志物。泛癌分析的结果显示，RTP4在4种肿瘤类型中的高表达与预后不良呈正相关，而在6种肿瘤类型中的高表达与预后不良呈负相关。我们发现在5种类型的肿瘤中，RTP4基因在不同分期的表达存在显著差异。 - 结论：RTP4可能是诊断肺结核的新潜在生物标志物。
结果
图 1. 训练基因集中差异性KEGG途径基因集的富集分析
- (a) GSE28623: 健康对照组和肺结核组之间的京都基因与基因组百科全书基因集的不同激活水平。绿松色和红色线分别代表对照组和肺结核组。
- (b) GSF83456：同上
图 2. 在WGCNA中确定软阈值
- (a) GSE28623: 分析各种软阈值的无尺度指数和平均连通性
- (b) GSF83456：同上
图 3 . 基于不相似度测量（1-TOM）对所有差异表达基因的系统树图
- (a) GSE28623：通过基于邻接的异性分层聚类获得的基因聚类树
- (b) GSF83456：同上
图 4 . 模块相关临床性状热图
- (a) GSE28623基因集的模块-特征关系。
- (b) GSF83456：同上
图 5 . 黄绿色模块（GSE28623）和棕色模块（GSE83456）交集基因
图 6 . PPI网络和核心网络
图 7 . RTP4分别在GSE28623、GSE83456和GSE34608中RTP4表达的AUC图
图 8 . 抗结核病治疗前后RTP4的表达差异（五个时间点）
图 9、10 . GSE28623和GSE83456中HC组和PTB组之间RTP4的不同表达式。
图 11 . 正常样本和肿瘤样本之间26种肿瘤中RTP4的不同表达
图 12 . （A1-A4）GBMLGG、LAMA、LGG和PAAD中RTP4低表达组和高表达组的生存曲线
图 13 . 39种肿瘤的RTP4基因表达与预后之间的关系
图 14 . 在5种肿瘤中，RTP4在不同阶段的表达差异
要点
- 全篇的分析其实并不难，常规的基因集打分，WGCNA然后交集、PPI网络、ROC曲线、组间表达差异箱线、泛癌、生存预后、RTP4的表达差异。只看图就能知道文章的研究思路了。
- 这篇文章怎么说呢，工作量似乎很多但是有点泛，而且发在
特刊，挺多小瑕疵的，例如笔者看了好几遍都没get到这里森林图用的是单因素还是多因素，不过都整理到这了还是分享出来吧。 - 复现没有什么难度，大家相对看看，可以借鉴但是务必研究深入一点，抬一下工作量，格局打开
