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基因集变异分析GSVA在生物信息学研究中的应用

2024-11-20     来源:本站     点击次数:1710

编者按

随着高通量测序技术的发展,生物学家能够获取大量的基因表达数据。然而,如何从这些数据中提取有意义的信息是一个重大挑战。基因集变异分析(Gene Set Variation Analysis, GSVA)作为一种强大的工具,通过评估预定义基因集在不同样本中的活性变化,帮助研究人员揭示生物学过程和信号通路的变化。本文将介绍GSVA及其在生物学研究中的广泛应用,展示它如何推动我们对复杂生命现象的理解。


01 GSVA分析介绍

基因集变异分析 (Gene Set Variation Analysis, GSVA) 是一种无监督的生物信息学方法,它用于在一组样品或一群细胞中评估某基因集(如信号通路或功能基因组)的活性程度。与传统的基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)不同,GSVA 不需要事先对样本/细胞进行分组,而是为每个单独的样本/细胞计算特定基因集的富集分数。这种方法使得研究者能够在没有先验知识的情况下探索数据中的模式,并且可以识别出在不同样本/细胞间表现出显著活性差异的基因集。


02 GSVA的应用思路

GSVA 在生物信息学中有广泛的应用,尤其是在转录组学研究中,用来探索不同疾病状态、治疗响应或细胞类型之间基因表达模式的变化。无论在生物学研究还是临床中,GSVA都可以帮助研究者理解疾病机制、药物作用机制以及发现生物标志物。

在基础生物学研究中,GSVA可用于:


1. 肿瘤微环境分析:使用GSVA来评估不同类型癌症样本中的免疫细胞浸润程度。通过分析与特定免疫细胞类型相关的基因集,如T细胞、B细胞或巨噬细胞等,可以揭示不同肿瘤之间免疫微环境的差异。这对于预测免疫检查点抑制剂疗效特别重要。

2. 信号通路活动变化:GSVA可以帮助识别在发育过程或者响应外界刺激时哪些信号通路活性发生了显著改变。例如,在干细胞分化过程中,利用GSVA可以监测Wnt、Notch等关键发育信号通路活性随时间的变化趋势。

3. 代谢途径分析:通过对代谢相关基因集进行GSVA分析,科学家们能够了解特定条件下(如饥饿、肥胖)下机体内部主要代谢途径的状态变化,进而为营养干预策略提供科学依据。

在临床研究中,GSVA可用于:


1. 疾病诊断和分级:GSVA可以识别与特定疾病相关的基因集。比如,在癌症研究中,某些信号通路或代谢途径可能在肿瘤组织中异常活跃,这些异常富集的基因集可以用作辅助诊断的生物标志物。此外,对于具有不同分子特征和临床行为的疾病亚型(如乳腺癌的不同亚型),GSVA可以通过比较不同亚型之间的基因集活性差异,来支持更精细的疾病分型。

2. 治疗反应预测:利用GSVA分析治疗前后的样本,研究人员可以确定哪些基因集的变化与治疗反应相关联。

3. 预后评估:基于GSVA计算出的基因集富集分数,可以构建一个综合的风险评分模型,该模型结合多个与不良预后相关的基因集来预测患者的生存期和复发情况,有助于医生做出更加准确的预后判断。

总之,GSVA作为一种强大的工具,在促进我们对于复杂生物系统理解的同时也为临床实践提供了宝贵的信息支持,提供了深入了解疾病本质的新视角,并且在精准医学时代有着重要的应用价值。


03 文献案例分享

小编在这里用一篇文献案例,详细介绍GSVA分析在生物学研究中的应用思路。

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文章题目:单细胞转录组分析表明免疫抑制性肿瘤微环境与胰腺癌肝转移有关

本研究利用单细胞转录组测序技术描绘了PDAC 原发性肿瘤和匹配的肝转移瘤的单细胞转录组图谱。研究者对原发性和转移性肿瘤的细胞组成和功能表型进行了比较分析,发现肿瘤细胞在肝转移中表现出不同的转录组特征,具有明确的从原发性肿瘤细胞进化的途径。研究者还确定了对转移性病变中促肿瘤微环境形成至关重要的特定基质和免疫细胞亚型。细胞相互作用分析进一步表明,转移性组织中缺乏肿瘤-免疫细胞相互作用,会导致免疫抑制性微环境的形成。本研究全面描述了PDAC肝转移的转录组景观。

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图1.GSVA分析显示功能通路的活性程度。A 不同CNV水平的细胞中功能通路的活性。B 五种CAF亚型的功能通路活性。

研究者使用inferCNV算法推断了导管细胞的CNV信息,并根据CNV水平将导管细胞分为低、正常、中、高四组。GSVA分析表明,TGF-β 信号、NOTCH 信号、MYC 靶标和上皮-间质转化通路在高CNV导管细胞里具有高活性(图1A)。此外,对肿瘤相关成纤维细胞(CAF)分析后获得异质性CAF亚群,再次使用GSVA分析发现S4亚群中,粒细胞巨噬细胞集落刺激因子产生的功能通路活性上调,而S5亚群中,中胚层细胞命运规范的功能通路活性上调(图1B)。GSVA分析可以帮助研究者确认功能通路在特定细胞类型的不同亚型间的活性差异。

参考文献

[1] Zhang, Shu et al. “Single cell transcriptomic analyses implicate an immunosuppressive tumor microenvironment in pancreatic cancer liver metastasis.” Nature communications vol. 14,1 5123. 23 Aug. 2023.

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