中国生物工程杂志

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一种新的肝细胞癌氧化应激相关lncRNA预后模型的构建及体外验证^*

刘奕冉, 李雅琪, 徐宏庭, 肖向茜, 盛望

中国生物工程杂志, 2024, 44(12): 31-50. DOI: 10.13523/j.cb.2404018

图12 高风险组和低风险组药物敏感性比较 A:尼洛替尼在高风险和低风险人群中的IC₅₀ B:吉非替尼在高、低风险组中的IC₅₀ C:厄洛替尼在高、低风险组中的IC₅₀ D:阿昔替尼在高、低风险组中的IC₅₀ E:替吡法尼在高、低风险组的IC₅₀ F:丝裂霉素C在高、低风险组的IC₅₀

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表1 RT-qPCR引物序列
图1 肝细胞癌患者OS-DEGs的GO和KEGG分析 A:127 OS-DEGs的火山图。粉色点代表上调基因,蓝色点代表下调基因 B:OS-DEGs的KEGG分析,显示前10条结果 C:OS-DEGs的GO分析,显示前5条结果
表2 TCGA数据库的 127 个差异表达基因
图2 HCC 中与氧化应激相关的 lncRNA 特征 A:Lasso 回归函数分析系数分布图 B:24种氧化应激相关lncRNA的Lasso系数曲线 C:Cytoscape可视化的lncRNA-mRNA共表达网络 D: lncRNA-mRNA的Sankey图
图3 OS-lncRNA表达水平热图
图4 预测特征的评估 A:高、低风险组HCC患者氧化应激率的Kaplan-Meier曲线分析 B:不同风险评分下患者的死亡和存活数量。蓝色代表死亡患者,橙色代表存活患者 C:风险评分在HCC患者中的分布 D: 1年、3年和5年生存率的ROC曲线和AUC E:高、低风险组患者的OS-lncRNA表达热图
图5 预测特征与HCC患者预后的相关性 A:单因素Cox回归分析森林图 B:多因素Cox回归分析森林图 C:风险评分与临床病理变量的ROC曲线 T代表肿瘤,M代表转移,N代表淋巴结
图6 OS-lncRNA表达量与临床病理变量热图
图7 列线图的构建及验证 A:结合临床病理变量和风险评分的列线图预测HCC患者1年、3年、5年氧化应激 B~D:校准曲线检验实际氧化应激率与预测1年、3年、5年生存率的一致性蓝线表示预测生存率,红线表示实际氧化应激率
图8 根据不同临床病理变量排序的患者高、低风险组的Kaplan-Meier生存曲线 A、B:年龄 C 、D:性别 E、F:等级 G: M分期 H: N分期 I、J:分期 K、L: T分期
图9 基于整个TCGA数据集的氧化应激预测特征的内部验证 A:第一内部验证集的Kaplan-Meier生存曲线 B:第二内部验证集的Kaplan-Meier生存曲线 C:第一内部验证集1年、3年和5年生存率的ROC曲线和AUC D:第二内部验证集1年、3年和5年生存率的ROC曲线和AUC
图10 高风险组患者GSEA基因富集分析 A:高风险组患者KEGG-GSEA基因富集 B:高风险组患者GO-GSEA基因富集
图11 高、低风险组免疫细胞浸润、免疫细胞功能、免疫检查点表达评分分析 A:高、低风险组16种免疫细胞浸润评分 B:高、低风险组13种免疫细胞功能评分 C:高、低风险组免疫检查点表达差异分析
图13 AC009005.1及其相关mRNA在HCC中的表达水平 A: AC009005.1在HCC组织中过表达 B:与人肝永生化细胞株(THLE-2)相比,AC009005.1在肝癌细胞株中高表达 C:正常肝细胞和肝癌细胞中AC009005.1相关mRNA的表达水平
图14 转染AC009005.1后相关mRNA在HCC中的表达水平 A:转染AC009005.1或阴性对照siRNA后验证转染效率 B:转染AC009005.1或阴性对照siRNA后AC009005.1相关mRNA的表达水平
图15 AC009005.1对HepG2细胞转染AC009005.1或阴性对照siRNA后的ROS水平变化
图16 AC009005.1对HepG2细胞转染AC009005.1或阴性对照siRNA后的细胞周期变化
图17 AC009005.1对HepG2细胞迁移、侵袭和增殖的影响 A:Transwell实验检测肝癌侵袭和迁移。具有代表性的实验结果如图所示 B:细胞划痕后0、48 h记录图像。具有代表性的实验结果如图所示 C:敲低AC009005.1后肝癌细胞集落数量减少 D:通过iCELLigence检测到敲低AC009005.1后肝癌细胞增殖能力下降

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