奇怪的RNA-seq 结果

s
schumann
楼主 (未名空间)

两组老鼠,同一种类型的肿瘤,一组的肿瘤环境里额外引入了一个致癌基因,所以不奇怪这一组的肿瘤长得快,而另一组慢一点。可是去RNA测序做GSEA后,发现长得慢的肿
瘤里面反而和癌症相关的各种通路更高enrichment,咋解释?
s
shakuras

长得快的基因呢?
没啥不正常的,你这两个都是肿瘤,发生啥都可能
【 在 schumann (schumann) 的大作中提到: 】
: 两组老鼠,同一种类型的肿瘤,一组的肿瘤环境里额外引入了一个致癌基因,所以不奇
: 怪这一组的肿瘤长得快,而另一组慢一点。可是去RNA测序做GSEA后,发现长得慢的肿
: 瘤里面反而和癌症相关的各种通路更高enrichment,咋解释?

s
schumann

做了两个gene set collections, hallmark and c2, 这两个collection一共好几千个
gene sets,长的快的肿瘤就压根没有一个significant enrichment.

老板说exciting data, 可是解释起来很难啊。

【 在 shakuras (doskey) 的大作中提到: 】
: 长得快的基因呢?
: 没啥不正常的,你这两个都是肿瘤,发生啥都可能

FatSheep

这不是很正常的现象吗? organic的东西当然比fertilizer 吹大的各方面要条件更成
熟些。
s
schumann

不是用fertilizer催大,是genetically 在tumor associated fibroblasts里引入了一个致癌基因,导致肿瘤生长更快,但这个肿瘤却没有任何促进肿瘤生长的gene sets的
enrichment,反而是对照里有。

【 在 FatSheep (Serta is my cousin) 的大作中提到: 】
: 这不是很正常的现象吗? organic的东西当然比fertilizer 吹大的各方面要条件更成
: 熟些。

Budist

实事胜于假设,机体各种网罗错综复杂,相服影响和制约,表型就是最终相服作用的结果。比如快速增长的肿瘤,可引起更强烈炎症反应(炎症通路激活),导致肿瘤组织坏死,可能富集更多免疫淋巴细胞,产生大量r-干扰素,诱导PD-L1表达增高,反过来抑
制对肿瘤免疫杀伤(免疫低下)。这一高一低不是也可能吗?为什么要定义一刀切,非黑即白呢?
s
schumann

是。但奇怪的是,我们长得快的肿瘤里,三四千个gene sets,居然没有富集一个gene
set。倒是对照组里有几百个,大部分都是促进肿瘤生长的。 感觉tumor associated
fibroblasts里面的 oncogene把所有的信号通路都消声了,然后这肿瘤还长得快。诡异呀

【 在 Budist (黑白) 的大作中提到: 】
: 实事胜于假设,机体各种网罗错综复杂,相服影响和制约,表型就是最终相服作用的结
: 果。比如快速增长的肿瘤,可引起更强烈炎症反应(炎症通路激活),导致肿瘤组织坏
: 死,可能富集更多免疫淋巴细胞,产生大量r-干扰素,诱导PD-L1表达增高,反过来抑
: 制对肿瘤免疫杀伤(免疫低下)。这一高一低不是也可能吗?为什么要定义一刀切,非
: 黑即白呢?

zhangxd128

涨得快的肿瘤有很多坏死细胞吗? 中间有脓水吗?

Budist

我们研究发现长的快的肿瘤,PI3K 和AHR signal pathway都高,
如果target FGFR drug治疗,肿瘤慢慢缩小甚至消失,
停药后又慢慢反弹。
Budist


是的,长的快的大的肿瘤,中间组织坏死明显

【 在 zhangxd128 (多多) 的大作中提到: 】
: 涨得快的肿瘤有很多坏死细胞吗? 中间有脓水吗?

c
cox001

这是好事情。要清楚一点,这些gene set都是人为定义的。你们可以基于你们的发现再弄一个gene set.

zhangxd128

所以你应该在不同时间收组织。太晚了,就不对了,比如这些中间坏死的细胞明显细胞状态和边上的不同的。

【 在 Budist (黑白) 的大作中提到: 】
: 是的,长的快的大的肿瘤,中间组织坏死明显

A
Auction

感觉大部分得到的基因应该反应的是cell population在不同环境下的差别,和信号通
路没有直接关系。
【 在 Budist (黑白) 的大作中提到: 】
: 是的,长的快的大的肿瘤,中间组织坏死明显

Budist

是的,我们去掉坏死组织,
只取形态好的肿瘤组织
【 在 zhangxd128 (多多) 的大作中提到: 】
: 所以你应该在不同时间收组织。太晚了,就不对了,比如这些中间坏死的细胞明显细胞
: 状态和边上的不同的。

y
yunfeilm

基因分析的时候有去掉batch effect?样本收集有考虑统计差异?
y
yunfeilm


【 在 Budist (黑白) 的大作中提到: 】
: 是的,我们去掉坏死组织,
: 只取形态好的肿瘤组织

这明显没有设计好实验,建议对比分析好各个时间点肿瘤的大小重量和病理学分析,在确定RNA-seq样本收集
Budist

Yes, your suggestions are right, thanks
【 在 yunfeilm (yunfei) 的大作中提到: 】
: 这明显没有设计好实验,建议对比分析好各个时间点肿瘤的大小重量和病理学分析,在
: 确定RNA-seq样本收集

J
JonSnow

你也要检查一下GSEA的过程。我遇到过有人把GSEA分析的input里面的值搞反了。

【 在 schumann (schumann) 的大作中提到: 】
: 两组老鼠,同一种类型的肿瘤,一组的肿瘤环境里额外引入了一个致癌基因,所以不奇
: 怪这一组的肿瘤长得快,而另一组慢一点。可是去RNA测序做GSEA后,发现长得慢的肿
: 瘤里面反而和癌症相关的各种通路更高enrichment,咋解释?

J
JonSnow

挑两个基因看看。看看RNA-seq里面的变化方向,然后再看看你GSEA的方向。
【 在 JonSnow (JonSnow) 的大作中提到: 】
: 你也要检查一下GSEA的过程。我遇到过有人把GSEA分析的input里面的值搞反了。

y
yunfeilm

也许可能是取DE list时候,设置coef的时候对照和实验组设置相反了。不过从他叙述
来看,他的实验条件没有摸好
p
pokerjack

很简单把两组结果对调一下就行了。

dmqpw

什么时候做的GSEA?能不能说说你用什么caller?怎么得到的RNA?
l
lxz1

个人一点小建议。
一般的RNA-Seq分析的默认是不同样本的RNA总量是一致的。
不过在强大致癌基因(比如说Myc)驱动下,可能的结果是癌症细胞转录本总量per
cell可能要显著多于没有过表达oncogene,这是一个可能导致转录本总量相差很多。这种情况下可以考虑用外源ERCC spikein来校准化不同样本的RNA总量差别,然后再看
GSEA的结果。
不过并不确定这个可以帮助解决这个问题。