Identification of Paxillin as a Prognostic Factor for Glioblastoma via Integrated Bioinformatics Analysis

doi:10.1155/2022/7171126

元分析

.2022年6月23日2022:7171126。

doi:10.1155/2022/7171126。 2022年电子采集。

综合生物信息学分析鉴定帕罗西林作为胶质母细胞瘤预后因子

黄哲浩^1 2, 王海良¹, 孙东杰^三, 刘军（Jun Liu）¹

附属公司

¹吉林大学第二医院神经外科，长春，中国。
²吉林大学中日联合医院神经外科，长春，中国。
^三吉林大学基础医学院，长春，中国。

PMID： 35782068
预防性维修识别码： PMC9246607型
内政部： 10.1155/2022/7171126

元分析

综合生物信息学分析鉴定帕罗西林作为胶质母细胞瘤预后因子

黄哲豪等。生物识别识别. 2022.

.2022年6月23日2022:7171126。

doi:10.1155/2022/7171126。 2022年电子采集。

作者

黄哲豪^1 2, 王海良¹, 孙东杰^三, 刘军（Jun Liu）¹

附属公司

¹吉林大学第二医院神经外科，长春，中国。
²吉林大学中日联合医院神经外科，长春，中国。
^三吉林大学基础医学院，长春，中国。

PMID： 35782068
预防性维修识别码： PMC9246607型
内政部： 10.1155/2022/7171126

缩回

收缩：通过综合生物信息学分析鉴定帕罗西林作为胶质母细胞瘤的预后因子。
国际BR。国际BR。生物识别研究国际2023年11月29日；2023:9762109. doi:10.115/2023/9762109。eCollection 2023年。生物医学研究国际2023。 PMID：38075323 免费PMC文章。

摘要

胶质母细胞瘤（GBM）是中枢神经系统中最常见、侵袭性最强的脑肿瘤。GBM患者的临床结果并不令人满意。在这里，我们旨在确定新的、可靠的GBM预后因素。使用Cox和交互分析从癌症基因组图谱和中国胶质瘤基因组图谱数据集中确定hub基因。使用不同队列进行验证后，进行生存分析、荟萃分析和预后分析。共表达和富集分析用于阐明GBM中hub基因的生物学途径。ESTIMATE和CIBERSORT方法用于分析hub基因与肿瘤微环境（TME）的关联。帕西林(PXN公司)被鉴定为在GBM中高表达的中心基因。PXN公司GBM患者的表达与总生存期、无进展生存期和无病生存期呈负相关。Meta分析和Cox分析表明PXN公司可以作为GBM的独立预后因素。此外，PXN公司与信号转导子、转录激活子3和转化生长因子显著共存β1，参与局部粘附、细胞外基质/受体相互作用和磷脂酰肌醇3-激酶/AKT信号通路。ESTIMATE和CIBERSORT分析的结果表明PXN公司与TME改变有关，尤其是调节性T细胞、激活记忆性T细胞和激活自然杀伤细胞的浸润。PXN公司可能是GBM的可靠预后因素。需要进一步的研究来验证这些发现。

PubMed免责声明

利益冲突声明

所有作者都声明不存在利益冲突。

数字

图2
单变量Cox分析和统计分析。（a）森林图显示了TCGA数据集中影响胶质母细胞瘤（GBM）患者生存的重要因素(第页< 0.001). （b）维恩图显示了三个被确定为重要因素的基因(第页<0.001）在TCGA和CGGA数据集中的生存率。

图3
验证已识别的hub基因。（a）高*PXN公司*基于GEPIA数据库，将GBM组织中的表达与正常脑组织中的相比较。（b）根据中位数确定的PXN高表达和低表达样本之间差异表达基因（DEG）的主成分分析（PCA）*PXN公司*表达水平。（c–f）GBM组织*PXN公司*根据TCGA（结合GTEx）数据集（c）、GSE22866数据集（d）、GSE90598数据集（e）和Oncomine数据库的荟萃分析（f），表达与正常脑组织的比较。（g，h）CPTAC数据中GBM组织中PXN的蛋白表达水平（g）和HPA平台的免疫组织化学结果（h）。与NHA细胞相比，U251和U87细胞系中PXN的基因表达水平（i）和蛋白质表达水平（j）显著增加。n个= 3. 数据表示平均值±SEM；^∗第页< 0.05,^**第页与NHA相比<0.01。

图4
主成分分析（PCA）和Kaplan-Meier生存分析。（a，b）GBM高或低患者的DEGs PCAPXN公司基于中值的表达式*PXN公司*TCGA数据集中的表达水平（a）和*PXN公司*用OS（b）表达。（c，d）DEG的PCA在高和低之间*PXN公司*CGGA数据集中的表达子组（c）和*PXN公司*操作系统（d）。（e，f）负相关*PXN公司*GSE83300数据集和GEPIA数据中的操作系统。（g，h）参与*PXN公司*PFS（g）和无病生存期（h）。（i）荟萃分析显示*PXN公司*在操作系统分析中。缩写：TCGA：癌症基因组图谱；CGGA：中国胶质瘤基因组图谱；HR：危害比；CI：置信区间；OS：总生存率；PFS：无进展生存。

图5
使用TCGA和CGGA数据集进行差异表达分析。（a，b）分别使用CGGA（a）和TCGA数据集（b），在根据中位数建立的高和低PXN表达亚组之间鉴定808和3412个DEGPXN公司表达水平。（c）总的来说，CGGA和TCGA数据集之间有370个DEG重叠。

图6
蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。370个常见的DEG用于构建PPI网络。

图7
共表达分析*PXN公司*在GBM中。（a）直方图显示PPI网络中具有20个以上连接度的主要节点。（b，c）相关热图显示*STAT3（状态3）*和*TGFB1型*具有*PXN公司*根据TCGA（b）和CGGA（c）数据集。（d，e）散点图，显示*PXN公司*具有*STAT3（状态3）*（d）和*TGFB1型*（e）基于GEPIA数据集。（f，g）*STAT3（状态3）*和*TGFB1型*在高处*PXN公司*基于TCGA（f）和CGGA（g）数据集的表达子组。

图8
功能和途径富集分析。（a）利用高低DEG进行基因本体（GO）富集分析*PXN公司*根据中位数建立的表达子组*PXN公司*表达水平。（b）京都基因和基因组百科全书（KEGG）中DEGs的途径富集分析*PXN公司*以GBM表示。更高*z（z）*-分数表明丰富术语的表达更高。

图9
的相关性*PXN公司*GBM中肿瘤微环境（TME）的表达。（a）基质、免疫和ESTMATE评分高低的差异表达分析*PXN公司*按中值计算的表达样本*PXN公司*TCGA数据库中的表达水平。（b）相关分析*PXN公司*在TCGA数据库中的GBM样本中表达基质、免疫和ESTIMATE分数。^∗第页< 0.05,^**第页< 0.01.

**图10**
的相关性*PXN公司*GBM中肿瘤浸润免疫细胞（TICs）的表达。（a）21种TICs在高和低中的差异表达分析*PXN公司*基于中值建立的表达式子组*PXN公司*表达水平。（b）的相关性*PXN公司*六种TIC的表达(第页< 0.05). （c）三类TIC与*PXN公司*通过差异表达和相关分析鉴定的表达。

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