Integrated profiling identifies caveolae‐associated protein 1 as a prognostic biomarker of malignancy in glioblastoma patients
背景介绍：
胶质母细胞瘤(GBM)是中枢神经系统最常见的原发性恶性肿瘤，是脑内最致命的肿瘤。
CAVIN1是一个重要的空泡编码基因，其在多种癌症（如前列腺癌、结直肠癌）中发挥着不同的作用，与较差的预后有关，CAVIN1在胶质瘤中研究较少。
因此，本研究试图探讨CAVIN1的表达及其作为胶质瘤预后标志物的价值。
材料与工具：
1.湿实验
对中国医科大学第一医院的12例神经胶质瘤样本进行western blot。
对74例样本进行免疫组化和生存分析。
2.数据获取
TCGA、CGGA、Rembrandt和GSE16011数据集
3.ROC曲线和PCA分析
在R中使用pROC包和estimate 算法进行ROC和AUC，并进行PCA分析
4.微环境细胞群的计数器(MCP‐counter)
用MCP‐counter方法评估2个非免疫基质细胞(内皮细胞和成纤维细胞)和8个免疫细胞(T细胞、CD8+ T细胞、NK细胞、细胞毒性淋巴细胞、B细胞谱系、单细胞谱系细胞、髓样树突状细胞和中性粒细胞)群。
5.GO分析
在四个队列中，用R的limma包找到CAVIN1的DEGS
| log2‐fold change |>1 and adjusted P value <0.05
从每个数据集中总结出与CAVIN1高表达水平相关的常见上调和下调基因。
使用DAVID 6.8对上调和下调基因作GO分析
6.基因集富集分析(GSEA)和基因集变异分析(GSVA)
GSEA(https://www.broadinstitute.org/gsea/index.jsp)
GSVA (https://www.bioconductor.org)
7.数据分析
使用Microsoft Excel 2013，SPSS20和GraphPad Prism 7 software
P值<0.05为差异有统计学意义。
使用R画热图
组与组之间的显著数量差异分别通过双侧t检验和单侧方差分析以及Tukey后验确定
使用R作单元和多元Cox回归分析
作K-M生存分析，随后log‐rank测试以中值为截止值，评估分层组之间的差异
CAVIN1与人类白细胞抗原的关系(HLA)分子、免疫检查点基因和8‐基因局部免疫相关风险特征用Circos分析(https://mkweb.bcgsc.ca/tableviewer/visualize/).
应用GISTIC2.0对TCGA中CAVIN1基因拷贝数改变(CNA)的频率进行了评价
结果
1.对胶质瘤中caveolae‐相关基因的分析表明，CAVIN1是GBM中表达增加的基因
根据先前的报道，我们确定了12 caveolae‐相关基因，在TCGA比较LGG and GBM的基因表达水平（见热图）
结合CGGA, GSE16011和Rembrandt的数据，CAVIN1、CAV1 CAV2,EHD2、PRKCDBP是四个数据库中GBM中5个重叠上调基因，SDPR是本队列中唯一一个重叠下调基因(数据未显示)。
接下来对四组数据集的生存数据做单变量Cox回归分析，结果表明，在这四组数据中，CAVIN1是唯一与GBM患者不良生存相关的上调基因。
2.CAVIN1与胶质瘤患者预后不良有关
与非肿瘤和正常人类星形胶质细胞(NHA)样本相比，胶质瘤样本显示CAVIN1表达上调
与LGG相比，GBM样品中CAVIN1表达水平升高。
四个数据库的结果也与之类似。
高表达CAVIN1的患者预后较低表达CAVIN1的患者差
分析代表性的临床特征(年龄、性别、IDH1状态、放疗、化疗)，进行Cox回归分析，发现CAVIN1是影响GBM总体生存的独立预后因素。我们通过比较CAVIN1作为1‐年、3‐年和5‐年患者生存期预测指标的敏感性和特异性，以补充该分析（图不放了）。
3.CAVIN1是GBM进展性恶性肿瘤的一个独立预测因子，并表现出亚型表达偏好
TCGA 、CGCA、Rembrandt和GSE16011 RNAseq数据集显示，CAVIN1在间质亚型中的表达明显高于在神经亚型和pre-神经亚型中的表达。ROC曲线和AUC测量结果证实了该方法的应用，CAVIN1是区分LGG和GBM肿瘤的分子。即CAVIN1是预测GBM进展性恶性肿瘤的独立因素。
4.伴有IDH1和EGFR突变的CAVIN1高表达提示GBM患者预后较差
5.CAVIN1表达提示不同的放射治疗反应
6.胶质瘤微环境中CAVIN1表达与免疫及间质细胞群的关系
使用MCP‐counter method评估CAVIN1与肿瘤微环境中免疫细胞和基质细胞的联系，结果显示结果表明，CAVIN1表达与细胞毒性淋巴细胞的表达呈负相关，与成纤维细胞呈正相关。
7.CAVIN1与GBM肿瘤微环境中血管生成和免疫反应失调有关
对DEGs进行GO分析
GSVA进一步证实，10个GO项与高水平的CAVIN1有关
下面集中看血管生成和免疫反应与CAVIN1的关系
GSEA结果显示血管生成和免疫反应表型丰富
在低和高CAVIN1表达分组中，PCA的数据也显示出不同的血管生成和免疫反应表型
进一步总结了与血管生成和免疫反应表型中CAVIN1高表达水平相关的基因列表
由于HLA家族成员和免疫检查点基因在调节免疫应答中的重要作用，作者通过Pearson分析探讨了CAVIN1与这些基因之间的相关性。
参考文献：
Yoshihara K, Shahmoradgoli M, Martinez E, et al. Inferring tumour purity and stromal and immune cell admixture from expression data. Nat Commun. 2013;4:2612.
Robin X, Turck N, Hainard A, et al. pROC: an open‐source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves. BMC Bioinformatics. 2011;12:77.
Becht E, Giraldo NA, Lacroix L, et al. Estimating the population abundance of tissue‐infiltrating immune and stromal cell populations using gene expression. Genome Biol. 2016;17:218
Verhaak RG, Hoadley KA, Purdom E, et al. Integrated genomic analysis identifies clinically relevant subtypes of glioblastoma characterized by abnormalities in PDGFRA, IDH1, EGFR, and NF1. Cancer Cell. 2010;17:98‐110. etc...
参考来源：生信技能树
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