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Artigo de investigação
Este protocolo delineia uma abordagem computacional para identificar genes associados ao metabolismo da nicotinamida no câncer de endométrio, utilizando conjuntos de dados TCGA e GEO. Para facilitar a descoberta de biomarcadores e aprimorar a estimativa de risco no carcinoma endometrial do corpo uterino, esta pesquisa descreve a análise de expressão distinta, aprimoramento de rotas, desenho prognóstico do modelo e procedimentos de avaliação.
O câncer de endométrio (CE) está entre os tumores ginecológicos menos prevalentes no mundo, com aumento da incidência devido ao envelhecimento e à obesidade. A metástase dos gânglios linfáticos continua comum no Carcinoma Endometrial do Corpo Uterino (UCEC), exigindo novos biomarcadores prognósticos para orientar o tratamento. Nesta pesquisa, as informações do UCEC do Atlas do Genoma do Câncer (TCGA) foram analisadas, e os resultados foram validados usando o Gene Expression Omnibus (GEO). Dezoito fatores genéticos diferencialmente expressos associados ao metabolismo da nicotinamida (NMRDEGs) foram identificados. A Análise de Enriquecimento de Conjuntos Gênicos (GSEA) indicou seu papel no estresse oxidativo, hipóxia, glicólise e processos de apoptose. A regressão de Cox univariada identificou seis genes-chave (AURKA, CDKN3, FOXM1, CDKN2A, TK1 e CDK1), utilizados para avançar em uma estrutura de previsão de riscos. A análise de interação proteína-proteína (PPI) revelou genes hubs adicionais como CDK2, CCNA2, TP53 e FOXM1. Os seis genes-chave apresentaram forte valor prognóstico, e o modelo de risco do estudo pode orientar decisões clínicas. O metabolismo da nicotinamida foi encontrado significativamente ligado à progressão da CE. Este estudo oferece novas percepções sobre o papel do metabolismo da nicotinamida na CE e sugere possíveis caminhos para avanços no tratamento.
O câncer de endométrio (CE) é comum em pacientesdo sexo feminino 1. A CE pode ser classificada no tipo dependente de hormônios e no tipo2 independente de hormônios. Em 2020, as atualizações das diretrizes para o manejo de pacientes com EC incluíram detecção e tipagem molecular de marcadores moleculares, influenciando significativamente o tratamento adjuvante pós-operatório e o prognóstico clínico para EC3. A patogênese da CE é multifacetada, envolvendo mutações ou perda de vários oncogenes e/ou genes supressores de tumores, juntamente com anomalias em múltiplas vi....
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Este estudo utilizou dados clínicos e transcriptômicos públicos e desidentificados do The Cancer Genome Atlas e do Gene Expression Omnibus. Todos os estudos contribuintes tinham aprovação prévia do conselho de revisão institucional e consentimento informado. Como apenas a análise secundária dos dados anonimizados foi realizada, não foi necessária aprovação ética adicional. Os bancos de dados e softwares utilizados estão listados na Tabela de Materiais.
1. Download de dados
A pesquisa utilizou o conjunto de dados EC (TCGA-Uterine Corpus Endometrial ....
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Fusão da correção do conjunto de dados GEO
A pesquisa utilizou o conjunto SVA R para precisar posses em lote nos conjuntos combinados de GSE115810 e GSE63678, produzindo um conjunto unificado denominado Conjuntos de Dados Combinados. Os resultados da eliminação de resultados em grupo foram verificados usando caixas de distribuição (Figuras 2A, B) e gráficos PCA (Figura 2C, D), que dem.......
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O papel do metabolismo energético no microambiente das células cancerígenas tem atraído considerável atenção recentemente. Pesquisas mostraram que genes envolvidos no metabolismo da nicotinamida estão intimamente ligados à progressão de várias malignidades. Uma vez absorvida pelo corpo, a nicotinamida é convertida em NAD e NADP, ambos fundamentais em inúmeros processos relacionados ao câncer. Consequentemente, o metabolismo do NAD está emergindo como um objetivo terapêutico promissor par.......
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Os autores não têm nada a revelar.
Não aplicável.
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| Nome | Empresa | Número de catálogo | Comentários |
|---|---|---|---|
| Pacote clusterProfiler | Biocondutor | v4.8.0 | Análise de enriquecimento GO e KEGG |
| Citoscape | Consórcio Cytoscape | v3.9.1 | Visualização de redes PPI |
| Pacote DESeq2 | Biocondutor | v1.40.0 | Normalização e análise de expressão |
| Banco de dados GeneCards | Suíte GeneCards | N/A | Fonte dos genes relacionados ao metabolismo da nicotinamida |
| Plataforma GeneMANIA | genemania.org | N/A | Previsão da função e interação do gênio |
| Conjuntos de dados GEO (GSE115810, GSE63678) | Omnibus de Expressão Gênica (GEO) | N/A | Conjuntos de dados públicos de expressão gênica para EC |
| Pacote ggplot2 | CRAN | v3.4.2 | Visualização de dados |
| Pacote Limma | Biocondutor | v3.54.0 (exemplo) | Análise diferencial de expressão |
| Pacote pheatmap | CRAN | v1.0.12 | Plotagem de mapas de calor |
| Software R (v4.3.0) | Fundação R para Computação Estatística | Versão 4.3.0 | Plataforma de análise de dados |
| Banco de dados STRING | CORDA (string-db.org) | v11.5 | Análise de interação proteína-proteína |
| Pacote survminer | CRAN | v0.4.9 | Análise de sobrevivência |
| Pacote SVA | Biocondutor | v3.46.0 | Remoção do efeito em lote |
| Conjunto de dados TCGA-UCEC | O Atlas do Genoma do Câncer (TCGA) | N/A | Transcriptoma e dados clínicos de pacientes com UCEC |
| UCSC Xena | Universidade da Califórnia, Santa Cruz | N/A | Plataforma para download de dados clínicos/genômicos |
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