搜文章
推荐 原创 视频 Java开发 iOS开发 前端开发 JavaScript开发 Android开发 PHP开发 数据库 开发工具 Python开发 Kotlin开发 Ruby开发 .NET开发 服务器运维 开放平台 架构师 大数据 云计算 人工智能 开发语言 其它开发
Lambda在线 > 生信菜鸟团 > 数据挖掘任务-根据前面教程复现ssGSEA热图

数据挖掘任务-根据前面教程复现ssGSEA热图

生信菜鸟团 2019-11-08

在前面的学徒实习生数据挖掘任务列表: 信息描述了如何下载基因集,然后使用GSVA包进行ssGSEA分析后可视化,为了考验大家学习效果,我们布置一个新的图表复现:

来自于文章:Multi-omics profiling reveals distinct microenvironment characterization and suggests immune escape mechanisms of triple-negative breast cancer 里面提到了数据:

The sequencing data is also available in GSE118527 (OncoScan), GSE76250 (HTA 2.0) and SRP157974  (WES and RNAseq)

主要是使用RNA-seq和HTA2.0芯片的表达数据,根据ssGSEA的结果对样本进行分组,然后讲故事这样的分组的意义。

TNBC分型历史

看到很多媒体宣传最难治的乳腺癌有望获得分类治疗,但是其实TNBC分子分型的研究不少了,复旦大学邵志敏团队2019发表的这个中国人TNBC队列既不是第一个,也不会是最后一个。

  • 首先是2011的meta分析,把TNBC分成6类:Basal-like 1 (BL1), basal-like 2 (BL2), immunomodulatory (IM), mesenchymal (M), mesenchymal stem-like (MSL) and luminal androgen receptor (LAR)

  • 然后同样的作者2016年在plos one 发文重新修订了 之前的分类,变成4类:(TNBCtype-4) tumor-specific subtypes (BL1, BL2, M and LAR)

  • 发表在Clin Cancer Res 2015 ,贝勒医学院研究小组的 Burstein  等人对自己的数据,198个TNBC病人芯片表达矩阵,使用80个核心基因进行分组,得到4个TNBC的亚型。

  • 发表在 Breast Cancer Research (2015) :Gene-expression molecular subtyping of triple-negative breast cancer tumours: importance of immune response,数据在 GSE58812,  法国研究团队的等人使用 适应性的Fuzzy-clustering 把107个TNBC 患者分成3类。

使用ssGSEA算法对CIBERSORT的免疫基因集进行分析

本文使用的数据在 GSE76250 可以下载,分析流程如下:

ssGSEA算法对CIBERSORT的免疫基因集 进行分析后的热图展现如下:

数据挖掘任务-根据前面教程复现ssGSEA热图

此热图就是需要重现的图表!
另外一个选择

发表在:Nat Commun. 2019 Apr,是中国肺癌研究领域比较出名的吴一龙课题组文章图表:

数据挖掘任务-根据前面教程复现ssGSEA热图


使用ssGSEA算法计算26 immune cell types比例

这26个基因集来源于文章 Immunity. 2013 Oct , 分类如下;

  • 11个是adaptive immunity

  • 12个是 for innate immunity

  • 3个是 for MDSC,angiogenesis, and antigen presentation machinery

使用GSVA包的ssGSEA算法,对z-score后的RNA-seq表达矩阵进行分析。有趣的是作者提供了RPKM矩阵哦,The RNA-seq FPKM data have been deposited at figshare (https://doi.org/10.6084/m9.figshare.7306364.v1).  所以理论上可以重现作者的分析。

可以把病人分成3组不同的免疫状态,主要是看 IFNG, PD-L1, PD-1, and CD8 基因的表达

继续看
这里作者使用NBclust分类,可以把病人队列划分为3个类群。

分型具有生存效果

数据挖掘任务-根据前面教程复现ssGSEA热图

RNA-seq和HTA2.0芯片的表达数据的比较

这里使用ComBat算法抹去两个平台的差异

数据挖掘任务-根据前面教程复现ssGSEA热图



在TNBC队列验证

同样也是分成3类:

在METABRIC队列验证

也可以区分成为3类,图片在文章里面的附件!

附件图片

  • Supplementary Figure 1. Workflow of our research.

  • Supplementary Figure 2. Estimation of the optimal clustering numbers of triple-negative breast cancer microenvironment phenotypes.

  • Supplementary Figure 3. Validation of microenvironment phenotypes clustering in METABRIC cohort.

  • Supplementary Figure 4. Validation of microenvironment phenotypes clustering in TCGA cohort.

  • Supplementary Figure 5. Comparison of potential molecules involved in the initiation of innate immunity among microenvironment clusters in FUSCCTNBC cohort.

  • Supplementary Figure 6. SNV and indel neoantigen load of the three microenvironment clusters in triple-negative breast cancer.

  • Supplementary Figure 7. Chromosome instability of the three microenvironment clusters in triple-negative breast cancer.

  • Supplementary Figure 8. Cancer testis antigen landscape of triple-negative breast cancer.

  • Supplementary Figure 9. Gene set enrichment analysis of enriched pathways in each cluster.

  • Supplementary Figure 10. Batch effect evaluation after "Combat" of RNA-seq and HTA microarray datasets.

  • Supplementary Figure 11. Process and validation of mRNA clustering.

附件表格

  • Supplementary Table 1. The compendium of microenvironment cell subtypes in triple-negative breast cancer.

  • Supplementary Table 2. Correlation of estimated microenvironment cell numbers between our compendium and CIBERSORT or MCP-counter.

  • Supplementary Table 3. Clinicopathological characteristics of three microenvironment phenotypes in FUSCC, METABRIC and TCGA cohort.

  • Supplementary Table 4. Prognostic value of each cell subset by univariate Cox proportional hazards model for relapse free survival.

  • Supplementary Table 5. The signatures of ten oncogenic pathways.

  • Supplementary Table 6. Comparison of gene mutation frequency among clusters.

  • Supplementary Table 7. Comparison of somatic copy number alterations among clusters.

  • Supplementary Table 8. GO and KEGG annotation of genes in cluster-specific copy number variation peaks.

后记:

两个ssGSEA对免疫基因集的分析后的热图,任君选择!

      ■ 

全国巡讲约你


  (已结束)

 (已结束)

(已结束)

(已结束)

七月份我们不外出,只专注单细胞!

系统学习单细胞分析,报名生信技能树的线下培训,手慢无。

已经结束

版权声明:本站内容全部来自于腾讯微信公众号,属第三方自助推荐收录。《数据挖掘任务-根据前面教程复现ssGSEA热图》的版权归原作者「生信菜鸟团」所有,文章言论观点不代表Lambda在线的观点, Lambda在线不承担任何法律责任。如需删除可联系QQ:516101458

文章来源: 阅读原文

相关阅读

关注生信菜鸟团微信公众号

生信菜鸟团微信公众号:bio_123456789

生信菜鸟团

手机扫描上方二维码即可关注生信菜鸟团微信公众号

生信菜鸟团最新文章

精品公众号随机推荐