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摘要
肾透明细胞癌(CcRCC)是一种非常常见的成人肾癌。免疫治疗和靶向治疗在治疗慢性肾细胞癌方面尤为有效。本研究利用加权基因共表达网络分析和量化免疫细胞细胞组成的去卷积算法对来自Gene Expression Omnibus数据库的ccRCC表达数据进行分析，并识别与CD8+T细胞相关的模块。
研究结果
图1：研究的工作流程。
图2：选择适当的Beta值来构建分层簇号。
(A)分析了1-20软阈值功率(β)的无标度拟合指数。
(B)分析1-20个软阈值功率的平均连通性。
(C)通过层次聚类将基因分组为不同的模块，不同的颜色代表不同的模块。
图3：关键模块和功能说明。
(A)热图显示模数特征与T细胞浸润相关。
(B)首20个丰富的词汇显示在左边的条形图上。右侧的网络图是以每个富集项为节点，节点的相似度为边来构建的。具有相同群集ID的节点颜色相同。
图4：HUB基因的鉴定。
(A)来自绿色模块的PPI基因网络。连接的节点数量越多，节点的大小就越大。绿色节点表示具有15个以上连接的中心节点。
(B)绿色模块中的基因散点图。每个绿点表示一个基因，红色框内的点表示模块成员资格＞0.8和基因显著性＞0.5的基因。
(C)根据PPI和共表达网络的重叠选择Hub基因。
图5：HUB基因验证和PPI图谱构建。
(A)10个HUB基因表达与CD8+T细胞浸润程度的关系，P＜0.05为统计学意义。
(B)CCL5表达与CD8+T细胞浸润水平散点图。
(C)热图显示了已确定的10个HUB基因与TISIDB数据库中的TIIC之间的相关性。红色表示相关性较高，绿色表示相关性较低。
(D)ccRCC免疫微环境的蛋白质-蛋白质相互作用图。
图6：TCGA转录数据中HUB基因的差异表达。
(A)LCK，蓝点代表正常组织，红点代表肿瘤组织。y轴表示基因的表达值。
(B)CD2。(C)CD3D。(D)CD3G。(E)IRF1.。(F)IFNG。(G)CCR5。(H)CD8A。(I)CCL5。(J)CXCL9。
(K)差异表达基因的火山图。红点表示高表达基因，绿点表示低表达基因，黑色圆圈表示HUB基因。
图7：分析TCGA数据集中的HUB基因和临床指标。
(A)不同病理阶段HUB基因的盒图。
(B)不同肿瘤级别的HUB基因的盒图。
图8：Kaplan-Meier分析和Oncomine荟萃分析。
(A)CCL5的总体生存分析。
(B)IFNG的总体生存分析。
(C)对来自肿瘤学数据集的基因表达进行荟萃分析。彩色方块代表五项分析中基因(相对于正常组织)的中位数。红色代表过度表达，蓝色代表低表达。这个P值给出了平均秩分析。
图9：CCL5的GSEA和实验。
(A)上图为三条途径的富集分数折线，下图中的线条对应每条途径的基因。
(B)圆图显示了三条富集途径和在富集过程中起作用的核心基因。每个基因对应的圆圈越大，秩度量分值越大。
(C)正常对照组和769-P细胞si-CCL5的相对mRNA水平。
(D)CCK-8实验结果显示，Si-CCL5处理769-P细胞后，细胞增殖能力下降。
(E)侵袭实验结果显示，经Si-CCL5处理的769-P细胞侵袭能力降低。
结论
通过共表达网络和蛋白质-蛋白质相互作用网络分析鉴定了10个HUB基因(LCK、CD2、CD3D、CD3G、IRF1、IFNG、CCR5、CD8A、CCL5和CXCL9)。对来自癌症基因组图谱的数据集进行了分析，数据显示HUB基因在肿瘤组织中显著上调，并与促进肿瘤进展相关。经Kaplan-Meier分析和Oncomine Meta分析，选择CCL5作为预后生物标志物。实验结果表明，CCL5的表达降低降低了ccRCC细胞的增殖和侵袭能力。各种分析证实，CCL5是一个潜在的与CD8+T细胞浸润相关的生物标志物和治疗靶点。
DOI：10.18632/aging.102841
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