现在都是流行追热点,例如m6A这个研究热点,很多人利用它发了n篇纯生信数据挖掘的文章;再比如铁死亡这个研究热点,有一大堆纯数据挖掘的文章正在投稿中;现在我们看看这个已经发了无数篇纯数据挖掘文章的研究热点——肿瘤微环境。这次分享的范文发表在FrontMolBiosci上,影响因子:4.,中科院分区:2区,参考范文出处:PMID:,DOI:10./fmolb..。
范文题目:IdentificationofthePrognosticValueofTumorMicroenvironment-RelatedGenesinEsophagealSquamousCellCarcinoma
研究背景:
食管鳞状细胞癌(ESCC)是食管癌的最普遍的组织学类型,但缺乏明确的预后指标。
研究方法:
我们使用ESTIMATE算法访问TCGA数据库中保存的ESCC病例的肿瘤微环境(TME),并使用Cox回归分析确定了TME相关的预后基因。使用最小绝对收缩和选择器操作或LASSO算法确定关键的预后基因。计算风险评分,并构建临床预测模型以评估TME相关基因的预后价值。
研究结果:
我们发现,较高的免疫和基质评分与较差的总体生存率显着相关(p0.05)。我们共鉴定了1,个与TME相关的差异表达基因,其中67个与预后相关的基因。通过LASSO方法,选择了13个关键预后基因,即ADAMTS16,LOC,CH25H,CORO2B,DLGAP1,GYS2,HAL,MXRA8,NPTX1,OTX1,RET,SLC24A2和SPI1,并构建了13个基因的风险评分。与较低的风险评分相比,较高的评分表明预后较差(HR:8.21,95%CI:2.56-26.31;P0.)。风险评分与免疫/基质评分和各种类型的浸润性免疫细胞(包括CD8细胞,调节性T细胞和静息巨噬细胞)显着相关。
研究结论:
我们表征了ESCC中的肿瘤微环境,并确定了关键的预后基因。提出了基于这些基因的表达谱的风险评分,作为TME状态的指标,并有助于预测患者的预后。
分析思路:
1、确定高免疫和基质分数与不良预后相关,并且根据高低分组进行差异分析,得到相关的差异基因,对差异基因进行功能分析(GO、KEGG富集分析)
2、使用单因素Cox和lasso回归筛选基因,最后确定了13个基因进入模型计算riskscore以及riskscore结合临床因素进行构建模型,并且使用GEO数据进行外部验证
3、分别进行riskscore与免疫评分、基质评分、免疫细胞浸润的相关性分析