Analyse basierend auf TCGA-Daten und Einzelzelldaten, wobei TRPM4 als Beispiel genommen wird

Zusammenfassung

Hier stellen wir ein Protokoll vor, um die Rolle eines einzelnen Gens bei Blasenkrebs (BLCA) gründlich zu analysieren, basierend auf Transkriptomanalyse und Einzelzellanalyse sowie der Nutzung von 101 maschinellen Lernalgorithmen, um ein prognostisches Modell für das genannte einzelne Gen zu erstellen.

Zusammenfassung

In diesem Artikel wird eine Analysemethode vorgestellt, die auf öffentlichen transkriptomischen Datensätzen und Einzelzelldatensätzen basiert, die verwendet werden könnte, um die Rolle einzelner Gene in Tumoren umfassend zu beschreiben, einschließlich der Formung des Tumor-Immunmikromilieus, der Formung molekularer Subtypen und der Vorhersage der Prognose von Tumorpatienten. Gleichzeitig kann die Einführung von Einzelgendaten nicht nur die Zufälligkeit und Heterogenität vermeiden, die durch die Analyse eines einzelnen Transkriptoms entstehen, sondern auch eine tiefere Erforschung der spezifischen Zellcluster ermöglichen, in denen das Gen exprimiert wird, sowie weitere Forschungen zur Rolle des Gens im Signalweg. Da viele Forscher möglicherweise nicht versiert in der Einzelzellanalyse sind, wird in diesem Methodenartikel eine Online-Website vorgestellt, die TISCH2 (http://tisch.compbio.cn/) heißt und so allen hilft, die Einzelzellanalyse abzuschließen. Darüber hinaus hat die Anwendung von 101 Methoden des maschinellen Lernens eine unverzichtbare Rolle bei der Erstellung des genauesten prognostischen Modells gespielt. Abschließend wird angenommen, dass diese integrierte Einzelgenanalysemethode, die bioinformatische Analyse, maschinelles Lernen und Einzelzellanalyse kombiniert, eine unverzichtbare und entscheidende Rolle bei der Untersuchung der Funktionen einzelner Gene im Tumorfortschreiten sowie bei der Untersuchung der Funktionen einzelner Gene in Signalwegen spielen kann.

Einleitung

Wie wir alle wissen, ist Blasenkrebs (BLCA) einer der aggressivsten und metastasierendsten bösartigen Tumore der Welt, und es gibt weiterhin Probleme mit den aktuellen Biomarkern für Blasenkrebs, wie Ungenauigkeit^usw. Um die Prognose von BLCA-Patienten zu bestimmen und die Ergebnisse der BLCA-Patienten vorherzusagen, sind die Suche nach Biomarkern für Blasenkrebs und die Entwicklung prognostischer Modelle von großer Bedeutung. Obwohl einige Forschungsmethoden für Biomarker entwickelt wurden, sind die meisten dieser Methoden derzeit auf Transkriptomik beschränkt, was zwangsläufig zu Heterogenität in Proben

Protokoll

HINWEIS: Alle in diesem Artikel verwendeten Codes sind auf der Website https://github.com/YaoGeng-nmu/Analysis-of-TRPM4-based-on-TCGA-data-and-single-cell-data-in-BLCA/blob/main/code zu finden.

1. Vorbereitung von Transkriptomik-Daten

1. Vorbereitung des TCGA-BLCA-Datensatzes
   1. Laden Sie alle TCGA-Datensätze von der Website UCSC Xena (https://xenabrowser.net/datapages/)¹⁰ herunter. Die heruntergeladenen Datensätze sind vorbearbeitet, sodass zusätzliche Arbeit wie Genannotation¹¹ überflüssig wird.
   2. Wählen Sie den

Ergebnisse

Es ist allgemein bekannt, dass der zentrale Vorteil der Verwendung von Transkriptomik zur Analyse der Immunmikroumgebung für einzelne Gene darin besteht, dass eine direkte Korrelation zwischen einzelnen Genen und den dynamischen Interaktionen mit Immunzellen und Molekülen auf Genexpressionsebene möglich ist, was die direkte Beobachtung der Immunmerkmale und die Identifizierung von Unterschieden im Anteil der Immunzellen zwischen Gruppen mit hoher oder niedriger Expression einzelner Gene .......

Diskussion

In früheren Studien stieß die bioinformatische Analyse einzelner Gene häufig auf Probleme wie Oberflächlichkeit, Ungenauigkeit und begrenzte Anwendbarkeit¹⁹. Darüber hinaus beschränkte sich frühere Forschungen zu einzelnen Genen meist auf Transkriptomdaten. Zudem können bei einem ausschließlichen Fokus auf Transkriptomdaten Fragen wie Stichprobenheterogenität und Zufälligkeit auftreten, was es erschwert, universelle Muster^zu identifizieren........

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien

Name	Unternehmen	Katalognummer	Kommentare
R 4.3.3	nichts	nichts	nichts