RYR2 mutation in non‐small cell lung cancer prolongs survival via down‐regulation of DKK1 and up‐regulation of GS1‐115G20.1 : A weighted gene Co‐expression network analysis and risk prognostic models

肺癌 生物 生存分析 基因 突变 突变体 腺癌 表型 内科学 癌症研究 肿瘤科 存活率 生物信息学
作者
Wenjun Ren,Yankang Li,Xi Chen,Sheng Hu,Wanli Cheng,Yu Cao,Jingcheng Gao,Xia Chen,Da Xiong,Hongrong Li,Ping Wang
出处
期刊:Iet Systems Biology [Institution of Engineering and Technology]
标识
DOI:10.1049/syb2.12038
摘要

RYR2 mutation is clinically frequent in non-small cell lung cancer (NSCLC) with its function being elusive. We downloaded lung squamous cell carcinoma and lung adenocarcinoma samples from the TCGA database, split the samples into RYR2 mutant group (n = 337) and RYR2 wild group (n = 634), and established Kaplan-Meier curves. The results showed that RYR2 mutant group lived longer than the wild group (p = 0.027). Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) of differentially expressed genes (DEGs) yielded prognosis-related genes. Five mRNAs and 10 lncRNAs were selected to build survival prognostic models with other clinical features. The AUCs of 2 models are 0.622 and 0.565 for predicting survival at 3 years. Among these genes, the AUCs of DKK1 and GS1-115G20.1 expression levels were 0.607 and 0.560, respectively, which predicted the 3-year survival rate of NSCLC sufferers. GSEA identified an association of high DKK1 expression with TP53, MTOR, and VEGF expression. Several target miRNAs interacting with GS1-115G20.1 were observed to show the relationship with the phenotype, treatment, and survival of NSCLC. NSCLC patients with RYR2 mutation may obtain better prognosis by down-regulating DKK1 and up-regulating GS1-115G20.1.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
可靠幼旋完成签到,获得积分10
1秒前
害羞平凡完成签到,获得积分10
1秒前
sa0022完成签到,获得积分10
3秒前
NikkoYz完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
zoes完成签到 ,获得积分10
4秒前
明ming到此一游完成签到 ,获得积分10
5秒前
Keyuuu30完成签到,获得积分0
5秒前
18318933768完成签到,获得积分10
6秒前
neu_zxy1991完成签到,获得积分10
6秒前
阿语完成签到 ,获得积分10
6秒前
青山绿水完成签到,获得积分10
7秒前
wwwcom12完成签到 ,获得积分10
7秒前
阿策完成签到,获得积分10
9秒前
胡33完成签到,获得积分10
9秒前
随风完成签到,获得积分10
9秒前
萤火虫完成签到 ,获得积分10
10秒前
徐国发发布了新的文献求助10
12秒前
yang完成签到 ,获得积分10
13秒前
CXY完成签到 ,获得积分10
15秒前
gdgd完成签到,获得积分10
16秒前
陨落的繁星完成签到,获得积分10
16秒前
愉快的丹彤完成签到 ,获得积分10
16秒前
欣喜的妙竹完成签到,获得积分10
16秒前
村长热爱美丽完成签到 ,获得积分10
16秒前
const完成签到,获得积分0
17秒前
lysenko完成签到 ,获得积分10
17秒前
文轩完成签到,获得积分10
18秒前
huyuan完成签到,获得积分10
20秒前
平淡的翅膀完成签到 ,获得积分10
20秒前
无味完成签到 ,获得积分10
21秒前
龙2024完成签到,获得积分10
23秒前
天真南松完成签到,获得积分10
23秒前
秋的账号完成签到 ,获得积分10
23秒前
benzene完成签到 ,获得积分10
24秒前
槿言完成签到 ,获得积分10
24秒前
可靠的书本完成签到,获得积分10
24秒前
aniver完成签到 ,获得积分10
24秒前
研友_ZA2B68完成签到,获得积分0
25秒前
风信子完成签到,获得积分0
26秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 3000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Discrete-Time Signals and Systems 610
T/SNFSOC 0002—2025 独居石精矿碱法冶炼工艺技术标准 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6043146
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7803203
关于积分的说明 16238042
捐赠科研通 5188638
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2776666
邀请新用户注册赠送积分活动 1759717
关于科研通互助平台的介绍 1643244