来源：生物世界2022-08-19 18336014

在这项研究中，确定并进一步研究了494个癌症相关的短外显子(病例)。研究小组通过使用CASE的拼接开发了一个用于癌症预测的随机森林。

人类基因组中90%以上的基因需要进行选择性剪接，剪接的错误调控会导致许多人类疾病，尤其是癌症。越来越多的证据表明，RNA剪接异常与人类癌症密切相关，广泛剪接异常是癌症的分子标记之一。因此，对癌症中可变剪接异常调控的系统研究将为癌症治疗提供新的思路。

2022年8月17日，中国科学院上海营养与健康研究所王泽峰研究团队发表了一篇题为：科学进展癌症中广泛存在的长度依赖性剪接调控的研究论文。

这项研究在癌症中发现了一种新的长度依赖的选择性剪接调控模式。

首先，通过分析TCGA数据库中的大规模癌症转录组数据，识别出癌症中存在异常剪接的外显子，发现癌症中存在异常剪接的外显子长度趋于变短，这些短外显子在癌症中更容易被跳过。

在这项研究中，确定并进一步研究了494个癌症相关的短外显子(病例)。研究团队利用CASE的拼接开发了一种用于癌症预测的随机森林模型，可以精确预测癌症样本，AUC约为0.9。此外，本研究还提出了通过病例拼接计算危险因子来预测癌症患者预后的方法，该方法在TCGA数据集和其他独立的癌症数据集上均有较好的预测效果。

在机制研究上，本研究提出了影响案例拼接的两种机制。首先，由于癌症中癌细胞的快速生长和增殖需要更快的转录过程，因此癌症中的异常转录可能会对剪接产生影响。通过对不同转录延伸速度的细胞系中选择性剪接的分析，研究团队发现，短外显子对转录速度的变化更敏感，更容易受到转录速度变化的干扰，导致外显子跳跃。转录对剪接的影响是广泛的和非选择性的。本研究进一步发现，癌症中特定短外显子的跳跃受剪接因子调控。通过分析ENCODE数据库中大量RNA结合蛋白(RBPs)的相关组学数据，研究团队建立了RBPs对案例剪接的直接调控网络，并鉴定了多个调控案例剪接的RBPs，包括RBFOX2、AQR、U2AF2和PTBP1等。

A.基于TCGA数据库中18种癌症的癌症相关剪接事件流的识别。b .每种癌症类型中所有人类外显子和异常剪接外显子的长度分布。c .使用拼接建立每个癌症类型中随机森林模型的AUC值。根据按病例评估的危险因素分组的癌症患者的卡普兰-迈耶曲线。

中国科学院上海营养与健康研究所王泽峰研究员、大连医科大学肿瘤干细胞研究所王阳教授为论文合著者，中国科学院上海营养与健康研究所张思睿博士为论文第一作者。这项工作得到了国家重点科技攻关项目的支持。科技部和国家自然科学基金委员会d项目。

纸质链接：

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abn9232

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