5+纯生信m6A lncRNA预后分析

m6A作为国自然的研究热点，相关研究在各种高水平杂志上频频出现；非编码RNA作为国自然的宠儿，研究热度同样只增不减。相信今天的非编码RNA+m6A的思路可以弥补你没有抢占到m6A研究先机的困扰。

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今天这篇文章，识别了低级别胶质瘤m6A相关lncRNA，可以作为识别患者总体生存的生物标志物。文章八月份发表在Frontiers in Cell and Developmental Biology（IF: 5.201）。

生信人新颖、正规、可复现的 ncRNA+m6A 分析思路

m6A相关的lncRNAs是预测低级别胶质瘤患者总体生存率的潜在生物标志物

一、摘要：

在TCGA和CGGA数据集中，作者研究了m6A相关lncRNA的预后价值。基于皮尔森相关筛选与m6A相关的lncRNA，通过单变量cox和LASSO回归，识别了9个潜在的lncRNA，并且进行了验证。最后基于m6A相关lncRNA构建了ceRNA网络，进一步探索了lncRNA在肿瘤中的发生发展机制。

二、材料方法：

1.数据：TCGA与CGGA中低级别脑胶质瘤表达数据(LGG)。22个临床样本的qRT-PCR 。

2.方法：K-M，cox，LASSO，SPSS，PCA，GSEA，Nomogram。

三、结果：

1.基于表达相关性进行LGG患者中与m6A相关的lncRNA的鉴定，识别了24个预后相关的lncRNA

图1.流程图以及m6A相关基因与预后相关lncRNA相关性

2. TCGA数据集中m6a-LPS的构建，通过LASSO生成了包含9个lncRNA的风险模型m6a-LPS

图2.LASSO以及TCGA与CGGA样本生存分析

3.与m6A相关的lncRNA的预后分析，利用单变量cox分析评估lncRNA预后作用

图3.包括在预后签名中的9个m6A相关lncRNA的预后能力的森林图

4.m6a-LPS的分层分析，探索临床特征与风险评分的相关性

图4.不同临床特征患者lncRNA标志物的预后价值

5.主成分分析发现lncRNA大部分与m6A reader相关

图5.9个lncRNA主成分分析

6.通路和过程富集分析和基因组富集分析

图6. 低风险和高风险亚组之间的2571个差异表达基因（DEG）的功能分析

7.m6A-LPS是LGG患者的独立预后因素以及列线图构建

图7.风险评分作为独立预后指标以及列线图

8.ceRNA网络的构建和功能富集分析

图8.7个与m6A相关的lncRNA的ceRNA网络

9.神经胶质瘤样品中5种与m6A相关的lncRNA表达水平的验证

图9.RT-qTCR实验验证lncRNA表达水平

总结：

文章利用TCGA数据，通过表达水平识别了与m6A因子相关的lncRNA。利用单变量cox和LASSO筛选了与预后相关的lncRNA，并且利用CGGA数据进行验证，最后利用实验验证了所识别的预后相关lncRNA的表达水平，还构建ceRNA网络。文章思路虽然简单，却十分清晰，公共数据加上实验验证也较为完备。需要划重点的是，如果你还在烦恼自己想做的m6A相关研究或者非编码相关研究已经被人抢占先机，m6A+非编码的思路非常适合你。

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