大工作量LUAD代谢重编程模型多组学(J Transl Med)

目录

1,单细胞早期、晚期和转移性 LUAD 的细胞动力学变化

2,细胞代谢重编程介导的LUAD驱动恶性转移的异质性

3,模型构建 S-MMR评分管线构建

4,S-MMR 模型的预后评估

5, 还开发了S-MMR 评分网络工具

6,S-MMR 评分重塑了 LUAD 中的免疫浸润模式

7,S-MMR评分预测免疫治疗疗效的能力

8,靶点和药物筛选

9,解剖 S-MMR 评分为 3 的恶性细胞

10,泛癌分析

最近的研究越来越多地揭示了代谢重编程与肿瘤进展之间的联系。然而,代谢重编程对肺腺癌 (LUAD) 患者间异质性和预后的具体影响仍需进一步探索。在这里,我们根据恶性和代谢基因集引入了一个细胞层次结构框架,称为恶性和代谢重编程(MMR),以重新分析178,739个单细胞参考图谱。

亮点:大工作量,支持向量机、随机森林以及决策树模型等多机器学习框架(比单独机器学习模型和算法具有更好的稳健性和精确性)。该研究根据 LUAD scRNA-seq 图谱定义了一组与 LUAD 肿瘤发生和细胞代谢重编程相关的基因,命名为“MMR”。采用Cox回归、随机生存森林(RSF)、CoxBoost、支持向量机(SVM)和梯度提升机(GBM)等机器学习方法,明确了MMR与LUAD预后的关系。我们引入了一种创新的集成学习管道,即三阶段 MMR (3 S-MMR),并通过遗传算法进行增强。该框架分别在特征工程和模型开发中使用双训练集,从而降低了严重过拟合的风险。研究涉及了单细胞、空间代谢组学多组学研究


1,单细胞早期、晚期和转移性 LUAD 的细胞动力学变化

在解开LUAD细胞层次结构的初始阶段,我们重新分析了178,739个scRNA-seq细胞,覆盖48个样本,包括Nln、nLung、tLung、PE、mLN和tL/B组织,以及根据经典标记基因对T、B、NK、上皮、巨噬细胞、单核细胞、成纤维细胞、MDC、肥大、血浆、内皮和PDC进行明显分类的细胞。

早期、晚期和转移性 LUAD 的细胞动力学变化。A)样品的细胞分布无显著的批次效应。(B) 来自所有 scRNA-seq 样品的细胞的 t-SNE 图谱,通过细胞类型注释着色。(C) 显示每种细胞类型的代表性标记基因的点图。(D) 每种细胞类型中来自每种来源组织的比例,如图所示。(E) 折线图显示通过 Ro/e 评分估计的每种细胞类型的组织流行率。(F) 分级热图显示来自每个来源组织的上皮细胞的 CNV。正常肺源性上皮细胞用作对照参考。红色:增益;蓝色:损失。(G) 推断 CNV 的 K 均值聚类以获得癌细胞。(H) 显示5个K-means聚类CNV分数差异的小提琴图。(簇1被指定为正常上皮细胞,而其余细胞被归类为恶性细胞。)

2,细胞代谢重编程介导的LUAD驱动恶性转移的异质性

由细胞代谢重编程介导的 LUAD 驱动的恶性转移之间的异质性。A) 正常细胞和恶性细胞之间 GSVA 对每个细胞评分的标志性基因集通路活性的差异。(B)来自每个来源组织的恶性细胞的代谢途径活动。统计上不显著的值(随机排列余P > 0.05)显示为空白。(C) 基于恶性细胞和正常细胞之间差异表达基因的 Wilcoxon 秩和检验结果的百分比差异(Delta 表示细胞百分比)和对数倍数变化。(D) 显示 1290 个 MMR 基因交叉分析的 UpSet 图。(E) 1290 MMR基因的DO富集分析。(女、女)小提琴图 (F) 和气泡图 (G) 显示使用 AUCell、UCell、singscore、ssGSEA、AddModulescore 和 Scoreing(其他算法的分数之和)评分的每种细胞类型的 MMR 基因集的富集分数。(H) 使用 AUCell、UCell、singscore、ssGSEA、AddModulescore 和 Scoring 评分显示各来源组织的 MMR 基因集富集分数动态变化的小提琴图

3,模型构建 S-MMR评分管线构建

A) 3 S-MMR 评分的工作流程。(B) 25个LASSO驱动基因对的基因对信息和危害比。(C) 47名基础学习者的C指数和标准

4,S-MMR 模型的预后评估

5, 还开发了S-MMR 评分网络工具

6,S-MMR 评分重塑了 LUAD 中的免疫浸润模式

3 S-MMR 评分重塑了 LUAD 中的免疫浸润模式。A) 高 3 S-MMR 评分组和低 3 S-MMR 评分组之间癌症免疫周期各个步骤的差异。(B) 3 S-MMR 评分 (riskScore) 与基质、免疫和 ESTIMATE 评分之间的相关性。(C) 3 S-MMR 评分与癌症免疫周期步骤之间的相关性(左)。3 个 S-MMR 评分与已发表的免疫细胞特征的富集评分之间的相关性(右)。(D) 3 S-MMR 评分与 6 种 TIIC(CD8 + T 细胞、CD4 + T 细胞、NK 细胞、巨噬细胞、Th1 细胞和树突状细胞)浸润水平之间的相关性,采用 6 种独立算法计算。(E) 表示高 3 和低 3 S-MMR 评分组之间病理 HE 染色变化的图像(TCGA 数据库)。(F)从左到右:mRNA表达(中位归一化表达水平);表达与甲基化(基因表达与 DNA 甲基化 β 值相关);扩增频率(在特定亚型中扩增 IM 的样本分数与所有样品中的扩增分数之间的差异);以及高 3 和低 3 S-MMR 评分组对 75 个 IM 基因的缺失频率(作为扩增)。缩写:*P < 0.05;**P < 0.01;P < 0.001。

7,S-MMR评分预测免疫治疗疗效的能力

S-MMR 评分预测免疫治疗效果的能力。A-F)TIDE (A)、功能障碍 (B)、排除 (C)、CD8 (D) MDSC (E) 和 Merck18 (F) 评分的小提琴图。(G) 子图算法预测高低 3 个 S-MMR 评分组对 CTLA4 和 PD-1 抑制剂的反应。(H) 高低 3 S-MMR 评分组患者之间免疫检查点曲线的相对表达水平的箱线图。(I-N)GSE126044 (I-J)、GSE35640 (K-L) 和 GSE78220 (M-N) 队列中免疫治疗反应者和非反应者之间 3 个 S-MMR 评分的差异。(O-P)T-SNE 降低映射了 SD 和 PR 患者 (O) 的细胞分布,以及 GSE207422 数据集中 3 个 S-MMR 评分 (P) 的分布。(Q) GSE207422数据集中 SD 和 PR 患者之间 3 个 S-MMR 评分的小提琴图。(R) 通过 R 估计高低 3 个 S-MMR 组的组织偏好O/E在GSE207422数据集中。(S-T)T-SNE 降低映射了 SD 和 PR 患者 (S) 细胞的分布,以及 GSE145281 数据集中 3 个 S-MMR 评分 (T) 的分布。(U) GSE145281数据集中 SD 和 PR 患者之间 3 个 S-MMR 评分的小提琴图。(V) 高低 3 个 S-MMR 组的组织偏好通过 R 估计O/E在GSE145281数据集中。缩写:*P < 0.05;**P < 0.01;P < 0.001

8,靶点和药物筛选

首先,我们进行了 Spearman 相关性分析,以探索 TCGA-LUAD 队列中 3 个 S-MMR 评分与潜在药物靶点表达水平之间的关联。由此,我们确定了一组与评分呈正相关的共享基因,将这些基因指定为 3 S-MMR 评分的相关靶标。随后,通过使用肺癌细胞系对 CERES 评分和 3 S-MMR 评分进行 Spearman 相关性分析,我们继续确定 54 个依赖于不良预后的靶点。

9,解剖 S-MMR 评分为 3 的恶性细胞

解剖 S-MMR 评分高 3 的恶性细胞。A)Monocle2推断的恶性细胞的发展轨迹。3 S-MMR 评分高的恶性细胞主要位于分化根部,3 S-MMR 评分低的恶性细胞主要位于中点和终点状态。(B)恶性细胞中3个S-MMR评分相关基因沿假时间的热图。(C) 热图显示了高 3 S-MMR 评分恶性细胞和低 3 S-MMR 评分恶性细胞之间不同 TFs 激活的热图。(D、E)TFs 在恶性细胞高 (D) 和低 3 S-MMR (E) 评分之间的最高活性。RSS 表示调节子特异性评分。(女、女)所有细胞类型的细胞聊天分析。显示了相互作用的数量和相互作用强度。(H,I)显示 SPP1 信号通路推断的细胞间通信网络的分层图。(J) HE染色显示stRNA样品的组织学不同区域。黄色:癌症区域。(K) 3 S-MMR评分强度的空间图。(L)利用RCTD算法识别空间图中不同细胞类型的分布。

10,泛癌分析

A) 33 种癌症类型中 3 个 S-MMR 评分的 Cox 回归分析。红色表示 P < 0.05 显著性结果。(B) 个别癌症类型的平均 3 S-MMR 评分。组织类型、癌症类型和平均 3 S-MMR 评分从内圈到外圈显示。(C-N)在 12 种癌症中,3 个 S-MMR 评分的 Kaplan-Meier 生存曲线显著(对数秩检验)

参考文献:Architecting the metabolic reprogramming survival risk framework in LUAD through single-cell landscape analysis: three-stage ensemble learning with genetic algorithm optimization

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/17730.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Test-Preparation Phase 测试准备阶段介绍

测试准备阶段是确保测试过程顺利进行的基础阶段,对于DRAM(动态随机存取存储器)等复杂产品的测试尤为重要。以下是Test-Preparation Phase中关于Fault modeling(故障建模)、Test generation(测试数据生成)、Fault simulation(故障模拟)以及DFT&DFM(测试设计与可制…

Windows 使用技巧

Windows 使用技巧 ①局域网内共享文件 ②CTRL Y 和 CTRL Z ①局域网内共享文件 第一步&#xff1a; 选择要共享的文件&#xff08;分享方操作&#xff09; 第二步&#xff1a; 右键打开属性&#xff0c;选择共享&#xff08;分享方操作&#xff09; 第三步&#xff1a; …

k8s集群配置普通用户权限

集群管理员&#xff1a;负责管理 Kubernetes 集群的用户&#xff0c;拥有最高权限&#xff0c;可以对集群中的资源进行任何操作。 开发者&#xff1a;在 Kubernetes 集群中部署和管理自己的应用&#xff0c;可能有限制的权限&#xff0c;仅能管理特定的命名空间或资源。 第三…

简单得阴影引导实现

效果如下: 实现方式&#xff1a; 1、引入三方库&#xff1a; implementation io.github.razerdp:BasePopup:3.2.0 2、代码实现 class NewUserGuide3Popup : BasePopupWindow {constructor(activity: Activity) : super(activity)constructor(context: Context) : super(con…

js检验一个字符串是否是正确时间格式的工具方法

js检验一个字符串是否是正确时间格式的工具方法 (()> {/*** 检验字符串是否为时间格式* param {String} date 需要检验的时间格式* returns true 为时间格式&#xff0c;false 为非时间格式*/const isTimaFormat (date) > {if(!date) return false;try{const tempTime …

基于maxkey接入jeecgboot并实现账户同步

1. 注册应用 1.1 在统一认证中心注册第三方应用 1.1.1 填写应用名和登录地址 1.1.2 填写认证地址授权方式和作用域 1.1.3 选择权限范围并提交 1.2 配置访问权限 1.2.1 指定用户组 1.1.2 选择注册的应用 1.1.3 在单点登录认证页面查看添加的应用 1.3 同步一个第三方应用的账号…

VolWeb:集中式增强型数字取证内存分析平台

关于VolWeb VolWeb是一款最新开发的集中式增强型数字取证内存分析平台&#xff0c;该平台基于Volatility 3框架实现其功能&#xff0c;该工具旨在辅助广大研究人员执行安全分析和事件应急响应等任务。 VolWeb可以提供集中式、可视化的增强型网络应用程序&#xff0c;并提高安全…

详解 Scala 的泛型

一、协变与逆变 1. 说明 协变&#xff1a;Son 是 Father 的子类&#xff0c;则 MyList[Son] 也作为 MyList[Father] 的 “子类”逆变&#xff1a;Son 是 Father 的子类&#xff0c;则 MyList[Son] 作为 MyList[Father] 的 “父类”不变&#xff1a;Son 是 Father 的子类&…

车机壁纸生成解决方案,定制化服务,满足个性化需求

在数字化与智能化浪潮的推动下&#xff0c;汽车内部设计已不再仅仅满足于基本功能的需求&#xff0c;更追求为用户带来前所未有的视觉享受与沉浸式体验。美摄科技&#xff0c;凭借其在图像生成与处理领域的深厚积累&#xff0c;推出了一款创新的车机壁纸生成解决方案&#xff0…

【FISCO BCOS】二十一、JAVA与FISCO BCOS交互(节点前置篇)

目录 一、准备链和节点前置服务 二、准备合约 三、新建java工程 四、参照API官方

上海市计算机学会竞赛平台2022年10月月赛丙组算式求值(一)

题目描述 给定一个由正整数、加号、减号构成的表达式&#xff0c;请计算表达式的值。 输入格式 输入一个由 正整数、、- 构成的表达式 输出格式 单个整数&#xff1a;表示算式的值。 数据范围 数据保证 输入的字符串长度不超过 100,000100,000&#xff0c;其中出现的每…

代码随想录——左叶子之和(Leetcode404)

题目链接 BFS 队列 /*** Definition for a binary tree node.* public class TreeNode {* int val;* TreeNode left;* TreeNode right;* TreeNode() {}* TreeNode(int val) { this.val val; }* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right)…

磁珠笔记汇总

磁珠笔记汇总 磁珠是和电感很相似的器件。 电感磁珠单位亨(H)欧姆(Ω)是否储能存储能量消耗高频能量应用场景通常用于开关电源吸收高频&#xff0c;EMC保护如何看待损耗使用电感时希望损耗越小越好使用磁珠时是利用其损耗来消耗不需要的高频分量 一、磁珠的工作原理 磁珠与…

力扣刷题--2956. 找到两个数组中的公共元素【简单】

题目描述 给你两个下标从 0 开始的整数数组 nums1 和 nums2 &#xff0c;它们分别含有 n 和 m 个元素。 请你计算以下两个数值&#xff1a; 统计 0 < i < n 中的下标 i &#xff0c;满足 nums1[i] 在 nums2 中 至少 出现了一次。 统计 0 < i < m 中的下标 i &am…

【Linux】解决误操作libc.so.6导致的问题,补充:升级glibc注意事项

千万不要轻易动/usr/lib64/libc.so.6。 glibc是Linux系统中最底层的api&#xff0c;Linux几乎所有运行库都依赖glibc。/usr/lib64/libc.so.6属于glibc&#xff0c;在centos7中是个软链接。 一旦误删或误操作libc.so.6&#xff0c;或者glibc新版本不兼容等原因&#xff0c;都可…

C#-系统Timer会自动停止,使用线程进行连续性测试

文章速览 概述代码结构创建和执行线程中执行的方法停止线程 参考文章 坚持记录实属不易&#xff0c;希望友善多金的码友能够随手点一个赞。 共同创建氛围更加良好的开发者社区&#xff01; 谢谢~ 概述 接上片Timer计时器的文章&#xff1a;C#中System.Threading.Timer的使用。…

鸿蒙ArkUI-X跨语言调用说明:【平台桥接(@arkui-x.bridge)】

平台桥接(arkui-x.bridge) 简介 平台桥接用于客户端&#xff08;ArkUI&#xff09;和平台&#xff08;Android或iOS&#xff09;之间传递消息&#xff0c;即用于ArkUI与平台双向数据传递、ArkUI侧调用平台的方法、平台调用ArkUI侧的方法。 以Android平台为例&#xff0c;Ark…

揭开 SOCKS5 有哪些强大的功能?

在在线隐私和安全领域&#xff0c;SOCKS5 是一种多功能且功能强大的协议&#xff0c;为用户提供了一种无缝的方式来加密他们的互联网流量、绕过防火墙并以增强的匿名性和灵活性访问网络。无论您是担心在线监控、地理封锁还是数据隐私&#xff0c;了解如何利用 SOCKS5 的功能都可…

OpenHarmony 实战开发PhotoView——支持图片缩放、平移、旋转的一个优雅的三方组件

简介 PhotoView是OpenAtom OpenHarmony&#xff08;简称“OpenHarmony”&#xff09;系统的一款图片缩放及浏览的三方组件&#xff0c;用于声明式应用开发&#xff0c;支持图片缩放、平移、旋转等功能。 使用场景 PhotoView为广大OpenHarmony应用开发者在处理图片时&#xf…

Git | 用一个简单的例子来说明 git fetch 的作用

如是我闻&#xff1a; git fetch的作用是从远程仓库获取最新的更改&#xff0c;但不合并到本地分支。这事第一次听起来真挺奇怪的&#xff0c;为什么不直接 git pull呢&#xff1f;让我们尝试用一个简单的例子来看看 git fetch 的作用。 场景&#xff1a;玩具盒和玩具店 背景…