8分 m6a甲基化相关rna分析思路！-k8凯发

导语

guide ╲

m6a甲基化调控因子在影响结直肠癌患者的预后中发挥了重要作用，m6a相关的lncrna和mrna揭示了结直肠癌肿瘤发生发展的潜在机制。

背景介绍 

在之前的文章中，我们也解析过筛选m6a相关的lncrna进行预后分析的思路，如何筛选这些lncrna是一个非常重要的问题，今天小编给大家介绍的一篇文章，作者基于wgcna鉴定了m6a相关的lncrnas和mrna，使用lasso cox回归分析，在tcga数据集中构建m6a相关的lncrna和mrna预后sig  nature。此外，建立了具有临床病理特征、lncrna风险评分和mrna风险评分的列线图，显示了在训练和测试集中预测crc个体的总生存能力。文章题目为：comprehensive analysis of n6-methylandenosineregulators and m6a-related rnasas prognosis factors in colorectal cancer。

数据介绍 tcga：mrna表达fpkm文件，体细胞突变数据，和相应的临床病理数据，cnv数据。   

结果解析 01   结直肠癌中m6a调控因子的表达景观   首先在tcga数据集中比较了19个m6a调控因子在crc中的表达。结果显示，除ythdc2外，所有19个基因在crc组织中均与正常组织有差异表达(图1a、b)。然后鉴定了19个m6a调控因子之间的相关性，m6a调控因子之间的相关性多为正，kiaa1429和ythdf3的相关性最大(图1c)。此外全面展示了m6a调控因子与crc临床特征之间的关系，包括性别、年龄、肿瘤分期、t分期、m分期、n分期等(图1d)。

图1 02   m6a调控因子表达与临床病理特征和os的关系   在肿瘤分期中，kiaa1429、zc3h13、ythdf1、igf2bp1和fto在iii期和iv期crc个体中的表达显著上调。相反，mettl14、ythdc2和ythdf2的表达在晚期结直肠癌患者中表现出明显的下调(图2a)。进一步分析了m6a调节因子与t、n、m阶段之间的关系，发现m6a调节因子可能与结直肠癌的淋巴转移和远处转移有潜在的相关性(图2c和2d)。

图2 接下来研究了19个m6a调节因子的cnv与结直肠癌患者的临床病理特征之间的关系。结果显示，m6a调控因子的cnv改变与肿瘤分期显著相关，即晚期肿瘤个体有更多的m6a调控因子的cnv事件。igf2bp1、igf2bp2和alkbh5的高表达预示着os较差，而mettl14、wtap、rbm15、ythdc1、ythdc2、ythdf1、ythdf2、alkbh3和fto高表达的个体有较好的临床结果。

图3 03   用wgcna方法检测与m6a相关的lncrna和mrna   利用r包edger在tcga数据集中鉴定了700个lncrna和3637个mrna，以进行进一步分析。通过wgcna确认了6个lncrna共表达模块，并评估了它们与12个os相关的m6a调控因子的相关性(图4a和4b)。发现蓝色、棕色和绿色模块与m6a调节因子显著相关，包括ythdf1、alkbh3、alkbh5和fto(图4c-4h)。

图4

这三个模块共涉及544个lncrna，将这些与m6a调控因子相关的lncrnas定义为与m6a相关的lncrna。对于mrna鉴定了10个模块以供进一步分析(图5a和5b)。此外，与其他模块相比，红色和绿松石色模块与m6a调控因子显著相关(图5c-5h)。这两个模块中共有1292个mrna被视为m6a相关mrna。

图5 04   预后m6a相关lncrna特征的构建和验证   利用预后信息，应用单因素cox回归从训练tcga数据集中的544个m6a相关的lncrnas中识别出与预后相关的lncrnas。在训练数据集中发现37个m6a相关的lncrna与crc个体的os显著相关。然后根据它们构建lasso cox分析，生成m6a相关的lncrna特征，其中包含24个m6a相关的lncrna。根据每个lncrna的系数，计算每个受影响个体的风险评分。crc受试者根据风险评分的中位数分为低风险组和高风险组。kaplan-meier(k-m)生存曲线显示，低风险组的crc受试者比高风险组有更好的临床结果(图6a)。此外，受试者工作特征(roc)曲线显示，与m6a相关的lncrna特征在训练集(图6b)、测试集和总tcga队列中的os方面表现出很强的准确性。 以同样的方法也对mrna进行了分析。

图6 05   m6a相关的lncrna和mrna特征是crc患者的独立预后因素   使用tcga数据调整后临床病理参数如年龄、性别、肿瘤阶段、t阶段，n阶段，和m阶段，进行了单因素和多因素cox回归分析进一步确定风险评分计算m6a相关lncrna和mrna特征准确预测结直肠癌个体的预后。结果显示，m6a相关的lncrna和mrna特征与os相关性显著，多因素cox分析显示，这些特征是训练数据集中os的独立预后因素(图7a和7b)。作者分析了风险评分是否与临床病理特征相关。结果显示，与低风险组相比，高风险组与较高的死亡率和较高的肿瘤分期显著相关，但与年龄和性别无关(图7c和7d)。

图7 06   基于m6a相关lncrna和mrna特征的列线图构建和验证  

作者构建了一个列线图，包括年龄、性别、t 分期、肿瘤分期、lncrna 风险评分、mrna 风险评分，用于预测训练数据集中的 1 年、3 年和 5 年 os 概率（图8a）。如校准图所示，列线图的性能在预测 3 年 os 时表现最佳（图 8b）。图 8d 描述了与 m6a 相关的 lncrna 和基于 mrna 特征的风险评分相比，列线图的净临床收益更大。训练集中列线图的 c 指数为 0.848。然后应用roc 曲线来估计列线图的预后能力，结果表明列线图在 1 年、3 年和 5 年 os 方面具有出色的预后准确性（图8f）。根据列线图的风险评分，受试者按中值分为两组。结果表明，与低风险组相比，高风险组受试者的结果明显更差（p < 0.001）（图 8e）。

图8 

小编总结 本文作者整合了与m6a调控因子相关的lncrna和mrna构建预后模型，在测试集中得到了验证，文章使用的方法比较常规，在相似的文章中都有使用，只是作者没有单独分析lncrna或mrna，整合分析得到了很好的结果！