乳腺癌铁死亡相关lncRNA预后模型构建和功能探索北大核心CSCD

目的:乳腺癌(BRCA)占女性恶性肿瘤榜首。铁死亡是铁依赖性程序性细胞死亡的一种形式,近年来成为肿瘤治疗的新策略。本研究旨在构建乳腺铁死亡相关lncRNA预后模型并进行功能探索。方法:从UCSC XENA数据库获取TCGABRCA的RNA-seq数据,获得BRCA组织中差异表达铁死亡相关基因,筛选BRCA组织中异常表达的lncRNAs。通过Spearman相关性分析筛选获得铁死亡相关lncRNAs,结合TCGA-BRCA临床数据进行单因素及多因素回归分析构建铁死亡相关lncRNAs预后风险模型。对高、低风险组进行GO和KEGG通路富集,探讨风险差异;通过ssGSEA分析高低风险组之间免疫活性的差异。最后,基于ceRNA假说构建铁死亡相关lncRNAs预后模型异常调控的lncRNA miRNA-mRNA网络。结果:通过单因素及多因素回归分析,最终获得5个铁死亡相关lncRNA预后模型,ROC曲线结果表明模型预测性能良好。GO富集分析和KEGG通路富集分析提示PI3K-Akt等信号通路存在差异;ssGSEA显示高低风险组免疫细胞及免疫相关途径存在差异。结论:lncRNA AC002546.1在BRCA的发生和发展中可能发挥重要作用,可用于BRCA的临床预后预测。     

基于铁死亡基因的恶性胸膜间皮瘤风险预测模型构建及其肿瘤免疫微环境研究

目的：筛选恶性胸膜间皮瘤（MPM）预后相关的铁死亡基因,探索铁死亡与肿瘤免疫微环境的联系,为MPM患者的靶向及免疫治疗提供新的视角。方法：分析GEO数据集中MPM肿瘤组和正常组的差异表达基因（DEGs）,与铁死亡基因取交集得到MPM中铁死亡相关的DEGs(DE-FRGs);进行GO、KEGG功能富集和蛋白-蛋白互作（PPI）等分析明确DE-FRGs主要参与的信号通路;通过单因素COX分析鉴定出预后相关的铁死亡基因,LASSO回归分析筛选建立风险预测模型的最佳DEFRGs,并通过多因素COX分析建立基于最佳DE-FRGs的风险预测模型,对模型的预测效果进行一系列验证。最后通过CIBERSORT等算法对模型进行肿瘤免疫细胞浸润分析及免疫微环境评价。结果：筛选出24个预后相关的DE-FRGs,主要富集于铁死亡、转录调控和对无机物的反应,建立并验证了1个基于5个铁死亡相关基因（ALDH3A2、CAV1、HRAS、CDCA3、RRM2）的MPM风险预测模型,模型中高风险组CD8+T细胞、巨噬细胞比例较高,而B淋巴细胞占比较低。此外,免疫检查点PD-1、CTLA-4及其配体在高风险组中有更高的表达...     

基于细胞焦亡与免疫相关基因构建及验证肝细胞癌预后风险模型

目的：利用生物信息学方法构建并验证细胞焦亡与免疫相关基因的肝细胞癌预后风险模型,根据其风险评分探索免疫相关性特征,以指导个性化免疫治疗。方法：从TCGA、GEO官网分别下载TCGA-LIHC和GSE14520基因表达谱,从INNATEDB和IMMPORT官网下载免疫相关基因。以TCGA为训练组,GEO为测试组,对训练组细胞焦亡基因表达谱采用Cox回归分析,筛选预后相关基因进行共识聚类分组,提取分组间差异基因与免疫相关基因的交集基因,对交集基因应用单因素Cox和Lasso回归分析,得到预后相关风险评分模型。根据训练组风险中位值划分高低风险组,利用测试组验证模型可行性,最后探索训练组富集分析（GO、KEGG、GSEA）、免疫相关性分析及模型基因蛋白表达情况。结果：共筛选出9个可靠的风险模型基因（ICAM1、S100P、FABP3、CCL20、HRG、IGHM、SPP1、C4BPA、C6）。GO富集分析显示风险差异基因主要参与各种代谢过程。KEGG富集分析显示风险差异基因主要参与补体和凝血级联信号通路。GSEA富集分析显示高风险组与致癌途径的激活密切相关。在免疫浸润、免疫相关通路及免疫检查点...     

基于生物信息学分析POSTN基因在胃癌中的表达及免疫意义

目的：探讨骨膜蛋白（POSTN）在胃癌免疫和预后中的价值。方法：利用生物信息学方法分析POSTN在胃癌中的表达及其与胃癌患者生存预后的关系。比较TCGA胃癌队列中癌组织和正常组织中的免疫细胞分布。从TISIDB数据库提取POSTN相关免疫调节剂，并通过GO和KEGG通路富集分析POSTN相关免疫事件。基于POSTN相关免疫调节剂，采用Cox回归开发一个多基因风险预测模型，由此产生风险评分。使用受试者工作特征曲线评估模型的预测准确性。构建带有校准曲线的预后诺模图预测个体五年生存率。结果：POSTN在胃癌组织中的表达明显高于非肿瘤组织。POSTN高表达组总生存期比POSTN低表达组缩短。POSTN高表达与多数免疫细胞高免疫浸润水平呈正相关。基于46个POSTN相关免疫调节剂进行的KEGG路径分析显示，NF-κB信号通路和细胞黏附分子参与其中。风险评分可作为胃癌患者预后的独立预测因子。结论：POSTN在胃癌组织中高表达，其表达与胃癌患者总体生存相关。POSTN与肿瘤免疫浸润相关，提示POSTN可能是胃癌的潜在免疫治疗靶点。     

联合免疫分型构建肺腺癌铁死亡相关长链非编码RNA风险评分模型

目的：依据肺腺癌（LUAD）患者铁死亡与长链非编码RNA(lncRNA)之间的相关性，结合免疫分型构建新型风险评分模型以评估LUAD患者的预后。方法：基于生物信息学技术下载TCGA数据库中LUAD样本转录组数据和临床数据，获取来自FerrDb数据库铁死亡相关的基因，通过“caret”包将整理后的504例LUAD样本随机分为50%训练集与50%验证集，采用Pearson相关性分析、单因素Cox回归得到与LUAD预后有关的铁死亡相关lncRNA，利用R软件的“ConensusClusterPlus”包和CIBERSORT软件进行免疫相关分析，LASSO回归分析建立铁死亡相关lncRNA模型，受试者工作特征（ROC）曲线及曲线下面积（AUC）评估预后模型的效能，并通过验证集进行验证。结果：单因素Cox及LASSO回归分析筛选出9个铁死亡相关lncRNA构成的风险评分模型。单因素以及多因素Cox回归分析均显示，本预后模型可以作为一个独立的预后因素（P<0.001），该模型在训练集、内部验证集及外部验证集中均具有较好的预测效能。结论：本研究构建的LUAD患者风险评分模型可作为一种新的独立预...     

N6-甲基腺苷相关lncRNAs是预测肾癌患者预后和免疫浸润的潜在生物标志物北大核心CSCD

目的:N6-甲基腺苷(m^(6)A)修饰和长链非编码RNA(lncRNA)在肾癌(RCC)的预后价值和肿瘤微环境(TME中发挥重要作用。本文旨在说明m^(6)A、lncRNA和免疫细胞浸润对RCC的影响。方法:采用Pearson相关分析、单因素分析、最小绝对收缩和选择算子获得与m^(6)A相关的lncRNAs,并进行多因素Cox回归分析构建m^(6)A相关的lncRNA风险模型。KaplanMeier分析和功能富集分析用于分析风险模型。采用TME和免疫相关性差异分析阐明免疫细胞浸润与临床预后的相关性。结果:包含9个m^(6)A相关lncRNAs的预后签名的风险模型被确定为独立预后因子。总生存期(OS)较短的聚类2显示出与CD8T细胞和滤泡辅助T细胞的相关性。功能富集分析结果表明mTOR、VEGF和Notch信号通路是显著富集的通路。风险评分与浆细胞、CD4记忆T细胞、CD8 T细胞、调节性T细胞和滤泡辅助T细胞的浸润水平呈正相关。结论:该预后模型有助于预测RCC的预后。m^(6)A相关lncRNAs及其在TME中的免疫细胞浸润可能为RCC治疗提供新的靶点。     

肺腺癌预后代谢相关基因的生物信息学分析

目的 基于代谢基因的生物信息学构建肺腺癌预后模型及验证。方法 获取癌症基因组图谱(TCGA)数据库和基因表达数据集(GEO)肺腺癌相关数据，套索(LASSO)回归构建多基因预后模型并计算风险值(RS)。单因素、多因素Cox独立预后分析，通过受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的ROC曲线下面积(AUC)并进行生存分析。构建列线图评价模型的可行性，通过基因集富集分析(GSEA)进行代谢基因功能富集分析。肿瘤免疫评估资源(TIMER)数据库分析患者RS与免疫细胞浸润以及与免疫检查点分子表达的相关性。结果 运用TCGA数据库基于18个代谢相关基因构建肺腺癌预后模型，RS可以作为独立的预后因子。ROC曲线下面积为0.713。生存分析显示，与高风险组相比，低风险组总体生存率更高，预后模型与免疫细胞的浸润以及与免疫检查点分子的表达有关。结论 代谢相关基因肺腺癌预后模型的RS是独立预后因子，模型具有较高的预后判断价值。     

基底膜相关长链非编码RNA预测骨肉瘤的预后及肿瘤免疫分析

目的:利用生物信息学构建基底膜相关长链非编码RNA(Long non-coding RNA,lncRNA)的风险模型,评估骨肉瘤(Osteosarcoma,OS)的预后.方法:基于癌症基因组图谱(Cancer Genome Atlas,TCGA)和UCSC xena数据库获取相关信息,筛选出基底膜(Basement membrane,BMs)相关lncRNAs.将BMs相关lncRNAs的表达量与生存数据相结合,筛选出与预后相关的lncRNAs.通过最小绝对收缩和选择算子(Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析构建模型,计算出风险得分,根据得分的中位值将每个样本列为高风险或低风险.分析风险模型、临床性状和OS患者预后的相关性,对模型进行评估和验证.分析和评价风险与功能通路的关系.最后进行了肿瘤免疫分析.结果:筛选出256种与预后相关的lncRNAs,7个参与模型构建.高危组的预后比低危组预后差,分析结果均证明模型可靠.功能富集分析表明,风险评分主要与细胞外基质生物学功能和肿瘤相关生物学功能有关.肿瘤免疫分析提示风险评分与骨肉瘤免疫之间存在关联.结论:BMs相关lncRNAs可评估OS患者的预后,且可能调节结骨肉瘤免疫相关通路     

铜死亡基因在骨关节炎免疫浸润中的生物信息学分析

背景：免疫浸润在骨关节炎的病程发展过程中发挥着重要作用,而铜死亡是近期最新发现的一种新型细胞程序性死亡,目前尚未有铜死亡基因调控免疫浸润在骨关节炎中的相关机制研究。目的：整合铜死亡基因和GEO数据库相关芯片,分析铜死亡基因与免疫浸润之间的关联性,构建风险模型,并进行基因本体、京都基因与基因组百科全书富集分析以及miRNA、中药预测,为今后骨关节炎免疫浸润方面的铜死亡机制挖掘提供理论支持。方法：通过GEO数据库检索符合条件的骨关节炎相关芯片,对其进行标准化处理;基于处理后的基因表达矩阵进行免疫浸润提取和量化,分析免疫浸润细胞及功能之间的相关性,以及它们在骨关节炎组和对照组中的差异性;整合处理后的铜死亡基因表达矩阵和标准化处理后的芯片基因表达矩阵,筛选出与骨关节炎相关的铜死亡基因,并构建风险模型,分析骨关节炎铜死亡相关基因的风险概率,另外通过FunRich软件预测其上游miRNA;最后通过Enrichr网站和Coremine Medical数据库对骨关节炎铜死亡相关基因进行基因本体、京都基因与基因组百科全书富集分析及中药预测。结果与结论：(1)免疫浸润相关性结果显示,树状突细胞和肥大细胞呈...     

骨形态发生蛋白拮抗剂GREM1作为胃癌肿瘤微环境免疫活性预测指标的临床价值

目的：筛选出可预测胃癌（GC）肿瘤微环境（TME）免疫活性的预后基因。方法：收集55例GC患者术后石蜡组织标本及其对应的癌旁组织;从TCGA数据库和GEO数据库中共下载了976例GC患者的转录组数据及临床数据;采用估计算法（ESTIMATE）和反卷积算法（CIBERSORT）分别评估各样本中免疫/基质得分及免疫细胞浸润程度;R语言中的“limma”包筛选差异表达基因（DEGs）;采用单变量Cox回归分析筛选具有预后价值的DEGs;qRT-PCR检测枢纽基因mRNA的表达情况;GSEA探究GREM1的潜在生物学功能。采用TISIDB和CellMiner数据库分析GREM1与免疫特征分子及药物敏感性的相关性。结果：免疫评分与GC患者的预后呈正相关;在免疫得分和基质得分高、低分组中共筛选出40个共享的TME相关DEGs;通过对DEGs进行单变量Cox回归分析,得到GREM1、SFRP2、CYP1B1和MGP共4个具有预后意义的共享DEGs。通过比较基因在肿瘤与癌旁组织的表达差异及与免疫微环境的密切程度,发现GREM1最可能对TME中的免疫重塑发挥作用;GREM1的表达与GC患者的临床病理特征...     

预测乳腺癌预后的免疫相关基因对特征的开发和验证

目的：鉴定与乳腺癌显著相关的免疫基因,构建免疫相关基因对标志（IRGPs）预测乳腺癌患者的预后。方法：从TCGA和GEO数据库中下载乳腺癌患者的基因表达谱及相应的临床信息,筛选与预后相关的免疫基因构建IRGPs,根据风险值将这两个队列中的患者分为低风险和高风险亚组。使用Kaplan-Meier生存分析、单因素和多因素Cox分析研究免疫基因对特征和其他独立预后特征。结果：由47个免疫基因对构建的IRGPs可以显著预测TCGA和GEO队列中患者的总生存期（OS）。结论：本研究构建的IRGPs有助于预测乳腺癌患者的预后,为乳腺癌的临床预后评估提供了有效的风险分层工具。     

自噬相关长链非编码RNA在肝细胞癌中的功能分析及预后模型构建

目的：筛选在肝细胞癌（HCC）中具有预后价值的核心自噬相关长链非编码RNA(lncRNA)。方法：选择癌症基因组图谱数据库（TCGA）和人类自噬数据库（HADb）进行生物信息学分析。以多因素Cox回归,最小绝对收缩和选择算子（Lasso）回归构建风险评分模型。模型的特异度和敏感度由受试者工作特征曲线（ROC）评估。相关生物学功能由Metascape数据库和基因集富集分析（GSEA）鉴定。结果：共鉴定了10个关键lncRNAs并据此构建风险评分模型。生存分析显示高风险组患者总生存期显著低于低风险组（P<0.001）。该模型在预测HCC患者一年、三年、五年生存率方面表现良好,曲线下面积分别是0.810、0.751、0.736。多因素Cox回归表明,该模型是HCC的独立预后因素（HR=3.666,P<0.001）。结论：本研究鉴定了10个自噬相关lncRNAs,并以之构建了1个用于HCC的预后风险模型,有望成为潜在的治疗靶点和新的预测指标。     

动脉粥样硬化进展中差异免疫相关基因与免疫细胞的相关性及潜在干预中药的探索

目的：探讨动脉粥样硬化（AS）进展中差异免疫相关基因（DIRGs）与免疫细胞的相关性及干预DIRGs中药的一般规律。方法：首先，从GEO数据库中获取GSE28829数据集，从ImmPort数据库和MSigDB数据库中下载免疫相关基因。其次，利用limma包筛选GSE28829中早期AS斑块（EAP）和晚期AS斑块（AAP）间的差异表达基因，并与免疫相关基因取交集获取DIRGs;clusterProfiler包对DIRGs进行富集分析；构建DIRGs的蛋白互作网络，筛选网络中Hub基因。然后利用CIBERSORT反卷积法分析22种免疫细胞的浸润模式，筛选差异免疫细胞，并利用Pearson法分析其与Hub基因的相关性。最后，利用Coremine Medical数据库预测干预DIRGs的中药，收集其性味归经信息。结果：共获得63个DIRGs，筛选出10个Hub基因（CD86、TLR2、TYROBP、CCR1、ITGB2、CCL2、CCL4、CSF1R、CXCR4、CTSS）。富集分析结果显示，DIRGs的分子功能、生物学过程和信号通路与免疫调节密切相关。免疫细胞浸润分析结果显示，EAP中调节...     

铁死亡相关基因DPP4与肿瘤免疫及预后的生物信息学研究北大核心CSCD

目的：分析铁死亡相关基因DPP4在泛癌中的表达及其在肿瘤免疫、预后等方面的作用，探讨DPP4在肿瘤免疫治疗及临床预后中的价值。方法：利用CCLE、TCGA及GTEx数据库对铁死亡相关基因DPP4进行泛癌的差异表达分析，并通过Kaplan-Meier及Cox回归分析DPP4与肿瘤预后的相关性；使用CIBERSORT算法评估TIMER数据库中肿瘤免疫细胞浸润情况，ESTIMATE算法评估肿瘤微环境，Spearman检验分析基因表达与免疫新抗原、肿瘤突变负荷及微卫星不稳定性的关联；GSEA软件研究DPP4在肿瘤中的表达与信号通路的相关性。结合人类蛋白质图谱数据库、TCGA数据库及GEO数据库对分析结果进行验证。结果：DPP4基因在多种肿瘤中的表达差异具有统计学意义，且与多种肿瘤的生存及预后密切相关，其中在嗜铬细胞瘤和副神经节瘤（PCPG）、胸腺癌（THYM）中可作为保护因素，对肿瘤预后有正向作用；DPP4与肿瘤的多种免疫细胞浸润及免疫微环境密切相关，最显著相关的3类肿瘤为膀胱尿路上皮癌（BLCA）、乳腺浸润癌（BRCA）、嗜铬细胞瘤和副神经节瘤（PCPG）;DPP4与免疫新抗原、肿瘤突变负荷与微卫星不稳定性显著相关；GSEA分析结果显示存在多个与DPP4在肿瘤中高低表达相关的生物学通路，主要集中于物质代谢及炎症反应等通路；人类蛋白质图谱和TCGA、GEO数据库证实DPP4在肺癌、乳腺癌、直肠癌和前列腺癌中表达存在差异。结论：铁死亡相关基因DPP4可作为肿瘤免疫治疗的生物靶点用于泛癌预后评估，对临床肿瘤诊断、治疗及预后具有重要意义。     

WGCNA和机器学习识别骨关节炎铁死亡特征基因及实验验证

背景：铁死亡与骨关节炎发生、发展密切相关，但具体特征基因及调控机制尚不清楚。目的：运用WGCNA及多种机器学习方法识别骨关节炎铁死亡特征基因及免疫浸润分析。方法：从GEO数据库下载骨关节炎相关数据集，同时在Ferr Db网站中获取铁死亡相关基因，采用R语言对骨关节炎数据集进行批次校正、提取骨关节炎铁死亡基因并进行差异分析，对差异基因进行GO功能及KEGG信号通路分析；同时运用WGCNA分析及机器学习(随机森林、LASSO回归及SVM-RFE分析)筛选骨关节炎铁死亡特征基因，并进行体外细胞实验，将软骨细胞分为正常组和骨关节炎组，运用数据集及q PCR验证表达并行相关免疫浸润分析。结果与结论：(1)经批次校正及PCA分析获得骨关节炎基因12 548个，同时获得铁死亡基因484个，进而得到24个骨关节炎铁死亡差异基因；(2)GO分析主要涉及对氧化应激反应、对有机磷反应等生物过程；涉及细胞顶端、顶端质膜等细胞组分；涉及血红素结合、四吡咯结合等分子功能；(3)KEGG分析显示，骨关节炎铁死亡差异基因与白细胞介素17信号通路、肿瘤坏因子信号通路等信号通路有关；(4)运用WGCNA分析及机器学习筛选...     

DPH2在前列腺癌中的免疫浸润及预后预测的研究

目的 白磺酰胺生物合成蛋白2(DPH2)基因是白喉毒素靶标白硫胺生物合成的关键酶，它对前列腺癌患者的预后和免疫浸润的影响尚不清楚，探讨其在前列腺癌中的免疫浸润及预后预测中作用。方法 从癌症基因组图谱(TCGA)数据库中获得的前列腺癌患者的表达谱和临床信息。使用Wilcoxon秩和检验，比较前列腺癌和正常前列腺组织之间的DPH2表达水平。进行功能富集分析以探索所涉及的潜在信号通路和生物学功能。使用单样本基因集富集分析评估免疫细胞浸润。UALCAN数据库用于分析DPH2的甲基化状态。采用Kaplan-Meier方法和Cox回归分析确定DPH2的预后价值。构建列线图以预测癌症诊断后1年、3年和5年的复发转移率。结果 DPH2在前列腺癌中过表达，与T分期(P=0.013)、N分期(P=0.025)、PFI事件(P=0.023)和OS(P<0.001)显著相关。DPH2过表达导致OS和疾病特异性生存率显著下降。多变量Cox分析将DPH2确定为OS的独立预后标志物。同样，DPH2的低甲基化状态也与预后不良有关。功能富集分析表明，富集途径包括葡萄糖醛酸盐代谢过程、脱氧核糖核酸-结合转录激活物R...     

乳酸代谢相关基因预测肝细胞癌预后的风险评分模型的构建

目的 鉴定肝细胞癌相关乳酸代谢基因,并基于相关基因构建风险评分模型预测肝细胞癌预后。方法 使用TCGA数据库收集了377例肝细胞癌患者的临床信息和转录组数据,通过Cox单因素分析、Lasso回归筛选乳酸代谢相关基因,构建肝细胞癌患者预后多因素风险评分模型,采用TCGA内部验证数据集验证一致性。结果 在获取的303个乳酸代谢相关基因中,从肿瘤组和正常组中筛选了91个差异表达大于2倍的基因;训练组中通过Cox单因素分析、Lasso回归筛选出3个差异表达基因ACTN3、DTYMK和HTRA2,3个基因的高表达均与HCC患者不良预后相关,基于3个代谢基因的表达构建肝细胞癌患者预后预测模型对各肿瘤样本评分,其中年龄、分期和风险评分均为HCC患者OS的独立预测因素,TCGA内部验证数据集(n=192)验证不同风险评分对患者生存的影响,结果与训练集一致。进一步分析发现高风险评分组患者的IFN反应力更低。结论 基于乳酸代谢相关基因构建的风险评分模型可较好地预测HCC患者预后,乳酸代谢基因的研究有助于深入理解HCC发生发展的分子机制,为HCC患者治疗提供新的潜在靶点。     

基于自噬相关基因建立和验证胃癌患者的预后评分模型北大核心CSCD

目的:自噬是溶酶体对自身结构降解的再循环系统,在肿瘤的发展中发挥重要作用。本研究旨在探索胃癌(GC)自噬相关基因(ARGs)的功能以完善现有预后分期制度。方法:利用R语言鉴定GC中差异生存ARGs,结合单因素Cox和Lasso回归分析构建ARGs的风险评分模型,在生存分析和ROC曲线中验证其效能。结果:生存分析表明高风险评分预示预后较差(均P<0.05)。ROC曲线证实了该模型具备可靠的预测性能(AUCmax=0.843)。单因素和多因素独立预后分析表明该评分是GC的独立危险因素(P<0.001)。Pearson相关分析发现该模型能反映多类免疫细胞浸润情况(P<0.001)。结论:本研究构建了一个由5个ARGs(CXCR4、GRID2、HSPB8、IRGM、TSC1)标签搭建的风险评分模型,该模型可与现有的临床病理结合,为GC患者提供更精准的预后判断。     

N6-甲基腺嘌呤调控因子对宫颈癌预后及免疫浸润的作用

目的：探究N6-甲基腺嘌呤（m6A）RNA甲基化调控因子对宫颈癌预后及肿瘤免疫微环境的潜在作用及机制。方法：从TCGA和GEO数据库下载宫颈癌转录组表达数据和相应临床数据，通过生物信息学方法和组织验证实验分析m6A调控因子表达及相关性，LASSO Cox回归分析建立m6A预后相关风险预测模型，一致性聚类分析确定2种m6A修饰模式，ssGSEA分析两组间免疫细胞浸润相对丰度。结果：与正常组织相比，宫颈癌组织RBM15、IGF2BP2、IGF2BP3、FMR1、YTHDF1、METTL3和YTHDF2表达显著上调，而ZC3H13、METTL14、YTHDC1、FTO和ALKBH3表达显著下调。选择5个m6A调控因子HNRNPC、LRPPRC、METTL3、ELAVL1和FMR1建立风险预后模型，HPA数据库和qRT-PCR验证其在宫颈癌组织中的表达，该模型具有较好的预测价值，可作为独立的预后指标（AUC=0.734）。基于25个m6A调控因子表达确定了2种m6A修饰模式，即m6Acluster A和m6Acluster B，两组生物学功能及信号通路和肿瘤微环境中免疫细胞浸润水平存在差异。结...     

通过生物信息学分析寻找影响结肠癌患者预后的铁死亡相关基因

目的 探讨结肠癌(CC)中具有预后意义的铁死亡相关长链非编码RNA(lncRNAs),并构建预后相关的预测评分模型，最后得到与预后相关lncRNAs共表达的铁死亡相关差异基因。方法 从FerrDb数据库下载铁死亡相关基因(FGs),在TCGA数据库中共下载41例癌旁正常组织、473例肿瘤组织的表达数据和452位患者的临床数据，通过共表达和差异分析确定铁死亡相关的差异lncRNA(DEFlncRNAs),使用单因素Cox回归分析确定预后相关的DEFlncRNAs,再运用多因素Cox回归分析构建预后模型、计算患者的风险得分，根据风险得分的中位数将患者分为高风险组和低风险组，通过Kaplan-Meier风险曲线、单因素和多因素Cox回归分析和受试者工作特征(ROC)曲线验证模型的准确性，而后绘制列线图预测患者生存情况。最终，通过共表达分析找到调控DEFlncRNAs的铁死亡差异基因，并用免疫组织化学实验验证表达差异。结果 从TCGA数据库下载CC样本的表达及临床数据，并成功构建了含28个lncRNAs的风险预后模型，模型可较好地预测结肠癌患者的预后；成功构建了可预测患者总体生存期的列线图，该...