分子分型

應(yīng)用場景

      分子分型是基于綜合的分子檢測和分析手段，對(duì)腫瘤樣本進(jìn)行準(zhǔn)確的亞型區(qū)分方法，它使腫瘤的分類基礎(chǔ)由病理特征向分子特征轉(zhuǎn)變，幫助研究者深入剖析腫瘤分子水平的異質(zhì)性。分子分型在臨床上的廣泛應(yīng)用，不僅能加深研究者對(duì)腫瘤預(yù)后標(biāo)志物和亞型特異功能特征的認(rèn)識(shí)，還能進(jìn)一步完善腫瘤的診斷和臨床決策，提高患者的生存率。

分析方法

       針對(duì)臨床大樣本數(shù)據(jù)，常見的分子分型方法有ConsensusCluster，NMF(Non-Negative Matrix Factorization)等；

      我們以NMF為例介紹分析方法：首先基于嚴(yán)格的質(zhì)量控制步驟過濾低質(zhì)量的樣本&蛋白/修飾位點(diǎn)，利用K近鄰算法填充定量矩陣中的缺失值。接著基于變異系數(shù)等指標(biāo)對(duì)蛋白/修飾位點(diǎn)進(jìn)行特征選擇，基于NMF對(duì)樣本進(jìn)行無監(jiān)督聚類（該步驟可基于單個(gè)組學(xué)或整合多組學(xué)數(shù)據(jù)分析）。通過聚類一致性，共表象系數(shù)等指標(biāo)選擇Zui優(yōu)的聚類數(shù)量，然后提取類特異的分子特征并功能注釋。Zui后結(jié)合樣本的分子特征和臨床特征進(jìn)行熱圖展示，繪制不同亞型樣本的生存曲線。

圖表展示

       注：共表象系數(shù)。共表象系數(shù)(copheneticcorrelationcoefficient)是用于評(píng)估樣本聚類穩(wěn)定性的指標(biāo)，也是Zui常用的確定Zui優(yōu)聚類數(shù)量的指標(biāo)，研究者Brunet建議選取具有Zui大共表象系數(shù)的K值作為Zui優(yōu)聚類數(shù)。

      注：一致性聚類熱圖。一致性聚類熱圖同樣反映多次隨機(jī)下，樣本聚類的一致性，圖中淺紅色區(qū)域表明在多次隨機(jī)種子的聚類中，聚類結(jié)果發(fā)生變化的樣本。其中，淺紅色區(qū)域越少，分子分型結(jié)果越好。

      注：整合多組學(xué)聚類熱圖。熱圖中行為蛋白或修飾位點(diǎn)，列為樣本。上圖展示熱圖為整合蛋白質(zhì)&磷酸化修飾兩個(gè)組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行非負(fù)矩陣分解的結(jié)果。熱圖上方為樣本特征的注釋，包含樣本的聚類信息，臨床特征，突變特征等（**表示特征與分型顯著相關(guān)(P<0.005)，***(P<0.0005)）。Membership_score表示樣本分類的置信度，值越大，置信度越高；

       注：生存曲線(Kaplan-Meier survivalcurves)。圖中橫坐標(biāo)是整體生存時(shí)間（單位：月），縱坐標(biāo)是生存率。不同顏色的曲線表示不同亞型患者的生存曲線.，基于log-rank檢驗(yàn)計(jì)算p值。

參考文獻(xiàn)

       Gaujoux R, Seoighe C (2010). “A flexibleR package for nonnegative matrix factorization.” BMCBioinformatics, 11(1), 367. ISSN 1471-2105, doi:10.1-11-367.