- 题目：Single cell sequencing analysis constructed the N7- methylguanosine (m7G)-related prognostic signature in uveal melanoma
- 影响因子：IF=5.955
- 发表时间：2023.03
研究背景
葡萄膜黑色素瘤（UVM）是成人中最常见的眼内恶性肿瘤，以视力模糊、畏光为主要症状，具有易复发、易转移的特性，同时导致了不良预后甚至死亡。N7-甲基鸟苷（m7G）是真核生物中常见的mRNA、tRNA、rRNA和lncRNA的转录后修饰，m7G参与RNA修饰诱导的致癌性转变是近年来的研究热点，但在UVM中，与m7G相关的分子标志物与预后模型尚未明确。
数据来源
| 数据集 | 数据库 | 数据类型 | 样本信息 |
|---|---|---|---|
| TCGA | TCGA | RNA-seq数据 | 具有详细临床信息的UVM患者 |
| GSE139829 | GEO | scRNA-seq 数据 | 11个UVM样本 |
研究思路
整个研究的流程，包括数据获取、单细胞分析、WGCNA分析、模型构建、免疫分析及实验验证等步骤
主要结果
1. 单细胞测序分析
对葡萄膜黑色素瘤（UVM）的单细胞数据（GSE139829）进行分析。
- 图A：批次效应校正，结果显示11个样本间无显著批次效应，适合后续整合分析。
- 图B：进行细胞聚类，将所有细胞划分为67个亚群。
- 图C, D：依据已知的细胞标记基因，对聚类后的细胞进行注释，识别出B细胞、T细胞、巨噬细胞等多种细胞类型。
- 图E：计算每个细胞的m7G相关基因表达比例，并根据评分将细胞分为高m7G组和低m7G组。
2. 加权共表达网络分析
利用WGCNA寻找与m7G表型最相关的基因模块。
- 图A：选取软阈值，以满足无标度网络分布（R² > 0.8)，并确保平均连接度稳定。
- 图B, C：对所有基因进行聚类，识别出6个颜色模块；通过模块-性状相关性分析发现绿色模块与m7G评分相关性最高。
- 图D：散点图分析显示该模块内的基因其基因显著性（与m7G的相关性）与模块成员性（在模块内的连接度）高度正相关，进一步证明该模块的代表性。
3. 预后模型的构建与评估
构建并验证一个基于m7G相关基因的预后特征。
- 图A：对筛选出的基因进行单因素Cox回归分析，鉴定出45个与预后显著相关的基因。
- 图B, C：使用LASSO回归进一步压缩变量，在最佳lambda值下最终筛选出8个基因用于构建预后模型。
- 图D：展示了最终模型中8个基因及其在风险评分公式中的系数。
- 图E, H：在训练集和验证集中，根据风险评分中位数将患者分为高低风险组，并进行Kaplan-Meier生存分析，结果显示高风险组总生存期更差。
- 图F, I：ROC曲线，评估模型在1、3、5年等时间点的预测效能。
- 图G, J：进行主成分分析，可视化显示高低风险组患者在基因表达谱上存在明显分布差异。
4. 免疫微环境分析
比较高、低风险组肿瘤免疫微环境的差异。
- 图A：综合多种算法（如TIMER, QUANTISEO）评估免疫细胞浸润水平，并通过热图展示两组间存在显著差异的免疫细胞类型。
- 图B：Wilcoxon检验比较79个免疫检查点相关基因的表达，发现多数在高风险组中表达上调。
- 图C, D：进一步分析肿瘤坏死因子和白细胞抗原，相关基因在高风险组中表达更高。
5. 肿瘤突变分析
利用TCGA的体细胞突变数据，分别展示高、低风险组中突变频率最高的基因（瀑布图）。
- 图A：高风险组中，GNA11, GNAQ, BAP1等基因突变频繁。
- 图B：低风险组的突变谱与之不同，提示两组间可能存在不同的致癌驱动通路。
6. 列线图构建与评估
将预后模型转化为临床可用的预测工具。
- 图A：构建列线图，整合风险评分和临床信息，用于直观预测患者1、3、5年的生存概率。
- 图B：通过ROC曲线比较列线图与其他临床特征（如年龄、分期）的预测准确性，显示列线图的AUC值最高。
- 图C：进行决策曲线分析，证明列线图在临床决策中能提供更大的净收益。
文章小结
过整合TCGA和GEO数据库的转录组与单细胞数据，系统构建了葡萄膜黑色素瘤（UVM）的m7G相关预后模型。 在m7G相关基因的研究中，由于与m7G生物过程直接相关的基因数量有限，转而选择与m7G表型激活相关的基因，使用单细胞数据分析与WGCNA的方法筛选基因，再使用Cox回归和Lasso回归方法进一步筛选并构建预后特征模型，后面属于常规的预后模型思路。最后的湿实验也是很好的加分项，为分析结果提供了数据支持。