蛋白质组学结果在线分析外泌体也能做公共数据生信分析

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想分析外泌体携带基因与肿瘤转移、生存预后的关系，只能先做外泌体测序再分析吗？

一般是这样滴，但小云这里有绝招，做公共数据挖掘 生信分析也能搞定外泌体携带基因与肿瘤转移、生存预后分析，想知道怎么做就继续往下看吧。

这个思路来源于1篇8 的文章。简单来说，就是将ExoCarta 数据库中下载的肿瘤外泌体中的mRNA和蛋白与TCGA、GEO数据库分析出来的差异基因取交集，就得到了外泌体相关的 DEGs，筛选出生存预后相关目标基因后进行一波常规单基因分析，再加上目标基因的表达和功能验证实验，这一顿操作下来没有什么高难度分析和实验，轻轻松松8 文章就到手了，这可比吭哧吭哧一直做实验高效多了，省钱还风险低，是不是很哇塞!

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发表时间：2022年7月

发表杂志：Journal of translational medicine

影响因子：8.44

文章题目：膀胱癌衍生的外泌体 KRT6B 通过诱导 EMT 和调节免疫微环境促进侵袭和转移

私信获取原文

研究背景

瘤衍生的外泌体参与不同癌症过程的形成和进展，包括肿瘤微环境重塑、血管生成、侵袭、转移和耐药性。然而，外泌体包裹的核酸和蛋白质在膀胱癌（BLCA）中的作用和机制仍不清楚。

数据来源

主要结果

1. BLCA 中外泌体 DEG 的鉴定

筛选 TCGA 数据集中BLCA 样本和正常样本的差异表达基因 (DEG)。将 DEGs 与从 ExoCarta 数据库收集的 BLCA 衍生的外泌体中的基因取交集，获得了52 个外泌体相关的 DEGs。

图1 BLCA中52个外泌体包裹基因的差异表达

2. BLCA中top外泌体差异基因的生存分析

通过GEPIA探讨了前10个上调和前10个下调外泌体差异基因对BLCA总体存活率的影响。结果显示，除 KRT6B 外，其他 9 个上调的 DEG 与 BLCA 患者的生存率无统计学正相关，KRT6B 的高表达与较短的总生存期 (OS) 相关，并预测预后不良。

图2 识别差异细胞亚群

3. KRT6B 在 BLCA 中的生物学作用（单基因生信分析）

KRT6B表达分析

通过TIMER2.0网站分析了KRT6B在泛癌和匹配正常组织中的差异表达，并在TCGA 和 GEO 数据集 ( GSE166716 ) 验证了 BLCA 中 KRT6B 的表达高于匹配的正常组织中的表达。最后在HPA 数据库中检索到的免疫组织化学 (IHC) 染色数据集中验证KRT6B的表达。

图3 KRT6B 基因的表达分析

KRT6B 表达与 BLCA 临床特征之间的关系

根据 KRT6B 的表达水平，我们将来自 TCGA 的临床数据分为高表达组和低表达组，进行了单变量 Cox 回归分析和多变量 Cox 回归分析。结果表明，KRT6B 的表达、年龄和分期是 BLCA 的独立预后危险因素，GSE13507数据集结果与TCGA一致。

图4 KRT6B 表达与基于 TCGA 的 BLCA 临床病理学特征相关

KRT6B 的通路富集分析

基于 TCGA 数据库中 BLCA 样本的高 KRT6B 表达组和低 KRT6B 表达组进行了 GSEA，结果显示EMT相关通路的激活与KRT6B的表达呈正相关。又通过TIMER2.0网站探讨了KRT6B与EMT生物标志物和免疫反应基因的相关性，结果证明，KRT6B 参与了 BLCA 的 EMT 过程和免疫调节。

图5 KRT6B 表达与 BLCA 中的 EMT 和免疫特征相关

KRT6B 在 BLCA 肿瘤微环境中的潜在作用

利用 EMTome 数据库和 CIBERSORT 算法从 TCGA 数据中展示了 BLCA 中免疫细胞浸润的情况。根据 KRT6B 的表达，我们将样本分为两组，并研究了它们之间免疫细胞的不同分布，并且进一步研究了 KRT6B 与免疫检查点基因（如 PD-L1）之间的相关性。

图6 KRT6B 调节 BLCA 中免疫细胞的浸润和分布

靶向KRT6B 的药敏性分析

使用CellMiner数据库评估KRT6B对药物敏感性的影响，药物敏感性通过z分数来衡量，分数越高表明细胞对药物治疗更敏感。

图7 KRT6B 表达与药物敏感性之间的相关性

4. KRT6B 的表达和功能验证实验

对 48 对 BLCA 组织样本和匹配的正常组织样本进行 qRT-PCR 和 WB以验证KRT6B 在 BLCA 临床样本中的表达，并评估KRT6B 的表达与 BLCA 临床病理特征之间的关系。在BLCA细胞中干扰KRT6B的表达，检测KRT6B对BLCA细胞的迁移和侵袭的作用。

图8 KRT6B促进BLCA细胞迁移和侵袭

文章小结

看完这篇文章有没有感受到满满的惊喜，明明就是一些常规生信分析手段，也没有用到单细胞等数据，就能发到8 了。只要你能从ExoCarta和TCGA/GEO数据库中找到你关注的疾病数据，那就可以用这个很哇塞的套路（ps：不会找数据也没关系，找小云呀，提供疾病方向即可）套路好不好用，你来试试就知道，小云等你来复现哟