更深更广！Dr. Tom结合公开数据库挖掘数据潜力，助力文章论据加码

Dr. Tom多组学数据挖掘系统是一款无需深厚的生物信息学背景即可使用的数据分析及挖掘系统，在提供多种可视化工具、整合了多个公开数据库信息的同时简化了数据分析的过程，为科研用户提供更多的便利。

为了帮助您更好地使用Dr. Tom系统来挖掘数据潜力，本系列将通过每期精读1篇文献的方式，展示Dr. Tom在RNA-seq数据分析中的实际应用。

本系列中所有文献均引用Dr. Tom多组学数据挖掘系统，文章中部分图片由Dr. Tom系统绘制。

文章标题

High-throughput sequencing reveals Jatrorrhizine inhibits colorectal cancer growth by ferroptosis-related genes

期刊信息

BMC Medical Genomics 

研究背景

结直肠癌的治疗方法包括手术、放疗、化疗等，但患者仍会面临癌症复发、预后效果不好等问题。因此，迫切需要开发药物治疗方法。药根碱（JAT）是一种从千金藤根部提取出来的四氢异喹啉生物碱，在治疗溃疡性结肠炎、糖尿病、血管炎方面的到应用。本研究的主要目的是探讨药根碱（JAT）在结直肠癌中发挥抗癌作用的机制。

实验设计及分析思路

用不同浓度的药根碱处理人结直肠癌细胞SW480，通过细胞存活率分析、细胞划痕实验及流式细胞术等方法观察SW480在处理前后的生理变化。同时，通过转录组测序和qPCR，结合TCGA数据库中的公开数据，找到药根碱抑制结直肠癌发展的关键基因和相关功能。

结果展示

01

JAT处理对结直肠癌细胞的影响

细胞存活率分析显示，JAT会抑制SW480细胞的增殖，处理时间越长，浓度越高，效果越明显。

随着时间的延长，对照组的细胞逐渐修复，在低浓度的JAT加入后，细胞仍然可以正常修复，但从25 μM的JAT处理24 h开始，细胞的修复能力开始减弱。

流式细胞术的结果表明，JAT处理对细胞凋亡没有太多影响。

以上结果表明，JAT会抑制SW480细胞的增殖，影响细胞修复力，但不会显著影响细胞凋亡率，可以作为治疗结直肠癌的潜在药物。

02

转录组测序结果分析

以JAT处理的SW480细胞作为处理组，未处理的SW480细胞作为对照组，进行转录组测序，检测到244个差异基因，绘制火山图。

对这244个基因进行PPI网络图的绘制，发现其中一些基因具有PPI关系，可能共同行使某种生物学功能。

对差异基因进行KEGG pathway和GO富集分析，发现差异基因富集在铁死亡和铁死亡相关的MAPK信号通路，以及铁离子结合相关功能上。

根据以上结果推测，JAT对结直肠癌细胞增殖的抑制与铁死亡相关。

（PS.: 铁死亡是一种细胞程序性死亡方式，通常是在二价铁的作用下使得细胞膜上高表达不饱和脂肪酸，发生脂质过氧化从而诱导细胞的死亡，与很多疾病的发生都有密切关系。）

接下来，从TCGA数据库中获取结直肠癌样本的差异基因、铁死亡相关预后基因，与本次实验找到的差异基因取交集，有3个基因同时出现在这3个数据集中。

对这3个基因进行qPCR定量，其中，SLC2A3基因和ASNS基因在JAT处理后表现出显著低表达。

且在TCGA数据库结直肠癌样本中，相对于健康人群的样本，这两个基因也发生了显著的高表达。

绘制了TCGA数据集中这两个基因在健康人群和在结直肠癌病人样本中的表达量分布，同样显示SLC2A3和ASNS在结直肠癌样本中显著高表达。图g和图h展示了配对样本这两个基因的表达情况，也得到同样的结果。

对不同结直肠癌阶段的数据进行更加细致的划分，随着肿瘤的进展，这两个基因的表达量呈现逐渐升高的趋势。

根据SLC2A3和ASNS的表达量，计算每个病人的risk score。根据risk score将514的病人数据分为两组。其中high-risk组的预后比low-risk的更差。

这些结果表明，结直肠癌样本中SLC2A3和ASNS有显著高表达，并且能很好地划分高风险和低风险组别，可以用于判断结直肠癌病人的预后。

结论

JAT可能通过抑制在结直肠癌病人中高表达的铁死亡相关基因SLC2A3和ASNS，从而抑制细胞的增殖，抑制结直肠癌的发生发展。

文章亮点及总结

这篇文章采用了经典的分析思路，即进行转录组测序，检测差异基因并进行差异基因富集分析。但是公开数据库TCGA的补充增加了文章的厚度，同时也让论据更加丰富。在经费有限，或者有其他的原因没法对数据做更多的拓展的情况下，从公共数据中获取数据，结合自己的课题进行讨论，也是一个不错的选择。

论据+1

论据+1

论据+1

本篇文章中，火山图、PPI网络图、富集分析气泡图均为Dr. Tom系统生成。同时，TCGA数据的获取也可在Dr. Tom系统中完成。

Dr. Tom系统将高通量测序数据挖掘推向一个全新的高度。基于强大的背源数据库及“图表交互”的设计逻辑，Dr. Tom帮助您快速实现数据可视化及数据挖掘。不再局限于BGI数据，让Dr. Tom系统成为您数据挖掘的首选，开启您的数据探索之旅吧！

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文献链接：

https://link.springer.com/article/10.1186/s12920-023-01619-3

供稿：鱼

编辑：市场部

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