[发明专利]一种用于对肌层浸润性膀胱癌进行分子分型和/或预后预测的生物标记物组合及其应用

权利要求书

1.一种用于对肌层浸润性膀胱癌进行分子分型和/或预后预测的生物标记物组合，其特征在于，所述生物标记物组合包括以下基因：FGF10、TP53INP1、DDR2、MYC、CDC73、IGF1、PLA2G1B、SKI、FN1、EGFR、PPARG、PDGFRA、PDGFD、GAS6、PDGFC、FNTB和CCNB1。

2.根据权利要求1所述的生物标记物组合，其特征在于，所述生物标记物组合分为3组，第1组包括FGF10、IGF1、SKI、GAS6、PDGFC、DDR2、PDGFRA和FN1，第2组包括EGFR、MYC、CDC73和CCNB1，第3组包括PPARG和TP53INP1。

3.一种筛选如权利要求1～2所述的生物标记物组合的方法，所述生物标记物组合用于对肌层浸润性膀胱癌进行分子分型和/或预后预测，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤一、从数据库下载肌层浸润性膀胱癌病例的临床数据和对应的肿瘤组织RNA-Seq转录组数据；

步骤二、在RNA-Seq数据中，针对每个基因，按大于或小于表达中位值，将病人对应地分为高表达组和低表达组，分析基因高表达组和低表达组之间的与总体生存是否存在差异；

步骤三、选取具有显著统计学差异的基因，进行富集分析，获得5个富集倍数大于2的生物过程；

步骤四、分别选取富集到5个生物过程中的基因集合，提取基因的标准化转录数据，建立表达矩阵，采用非负矩阵分解方法进行聚类；

步骤五、分析不同生物过程的非负矩阵分解分组是否与病人总体生存相关，选取相关性最高的生物过程的基因亚集，所述基因亚集为所述生物标记物组合。

4.根据权利要求3所述的一种筛选生物标记物组合的方法，其特征在于，在所述步骤一中，采用的数据库为TCGA数据库；选择下载的转录组数据类型为经Upper Quartile法标准化后的FPKM值。

5.根据权利要求3所述的一种筛选生物标记物组合的方法，其特征在于，在所述步骤二中，在RNA-Seq数据中剔除表达值中位数为0的基因；将病人对应地分为高表达组和低表达组后，绘制Kaplan-Meier生存曲线，通过log-rank检验分析基因高表达组和低表达组之间的总体生存是否存在差异，所述分析通过R语言中的survival包完成。

6.根据权利要求3所述的一种筛选生物标记物组合的方法，其特征在于，在所述步骤三中，所述富集分析具体为：具有显著统计学差异的基因将导入PANTHER在线服务工具以默认参数进行Gene ontology富集分析。

7.根据权利要求3所述的一种筛选生物标记物组合的方法，其特征在于，在所述步骤四中，所述聚类使用Matlab中的非负矩阵分解软件完成；在步骤五中，非负矩阵分解可基于一组基因表达值的模式对病人进行分类，基于非负矩阵分解的病人分组，再次通过log-rank检验分析分析不同生物过程的非负矩阵分解分组是否与病人总体生存相关。

8.根据权利要求3所述的一种筛选生物标记物组合的方法，其特征在于，当设置预分组参数k＝3时，非负矩阵分解结果可将病人为3组，三组之间病人的总体生存存在最为显著的统计学差异。

9.一种如权利要求1或2所述的生物标记物组合作为肌层浸润性膀胱癌分子分型和/或预后预测标志物的应用。

10.根据权利要求9所述的应用，其特征在于，所述生物标记物组合对应为3组存在总体生存差异的病人，各分组中标记物的表达对应三种特征：第1组：FGF10、IGF1、SKI、GAS6、PDGFC、DDR2、PDGFRA和FN1基因高表达组；第2组：EGFR、MYC、CDC73和CCNB1基因高表达组；第3组：PPARG和TP53INP1基因高表达组；其中，第1组以及第2组总体生存较差、不良预后风险高，第3组总体生存较好、不良预后风险低。