基于生物信息学分析和实验验证筛选影响肝癌患者预后的铁死亡调控基因

目的：通过生物信息学技术分析影响肝癌患者生存预后的铁死亡调控基因（ferroptosis-related genes, FRGs）,并在细胞和组织层面进行验证。方法：从TCGA数据库下载肝癌基因表达矩阵和临床数据集,并从ferrdb数据库获取与铁死亡相关的基因。使用LASSO回归分析,构建风险比例模型,并通过受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic, ROC）回顾患者1、2、3年生存率,使用单因素和多因素COX回归分析筛选肝癌的独立预后因素。并对得到的基因进行基因本体（Gene ontology,GO）和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）富集分析。最终进行免疫细胞和免疫功能相关评分。在人类蛋白质图谱数据库下载肝癌预后相关的FRGs的正常肝组织和肝癌组织的免疫组化的结果图。并在正常肝细胞L02和肝癌细胞HepG2,临床获取的6名肝癌患者手术切除的肝癌组织和癌旁组织,通过qPCR分析比较TOP20基因的表达量。结果：通过分析共得到了42个影响肝癌患者预后的相关差异...     

鉴定铁死亡相关基因作为狼疮性肾炎诊断生物标志物的研究

目的 以铁死亡相关基因(ferroptosis-related genes, FRGs)为目的基因筛选狼疮性肾炎(lupus nephritis, LN)的生物标志物。方法 分别从基因表达数据库和FerrDB数据库下载LN相关数据和FRGs。接着使用差异表达分析、加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)、LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)回归和支持向量机递归特征消除筛选关键基因，并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线评估关键基因的诊断能力，并验证诊断基因的表达量。结果 本研究鉴定出2个关键基因(PTEN和NR4A1),关键基因的ROC曲线下面积均大于0.79,且PTEN在LN样本中高表达，NR4A1在LN样本中低表达。结论 PTEN和NR4A1的发现为LN铁死亡相关研究提供了新的视角。     

基于铁死亡相关基因构建头颈部鳞状细胞癌的预后预测模型并验证

目的 构建基于铁死亡相关基因(ferroptosis-related genes, FRGs)的头颈部鳞状细胞癌(head and neck squamous cell carcinoma, HNSCC)预后预测模型并验证。方法 从TCGA和GEO数据库下载HNSCC RNA-seq数据及相关临床数据,分别作为训练队列和验证队列。从FerrDb网站提取共259个FRGs。利用单因素COX回归分析在训练队列中筛选与HNSCC患者预后有关的FRGs(P<0.01)。利用Lasso COX回归分析构建预后预测模型,并根据风险评分公式计算各临床样本的风险系数,然后使用Kaplan-Meier生存曲线和时间依赖性受试者操作特征(time-dependent receiver operating characteristic, time ROC)曲线评估该模型效能。同理,验证该模型在验证队列中的可行性和可重复性。最后采用单因素及多因素COX回归分析对该预后预测模型进行独立预后分析。结果 训练队列中与HNSCC患者预后显著相关的FRGs共有12个,在此基础之上利用Lasso COX回归算法构建...     

铁死亡相关基因作为皮肤黑色素瘤预后因素的多组学分析（英文）

目的：黑色素瘤具有高度恶性和异质性。开发特定的黑色素瘤预后预测模型对提高患者的生存率和选择治疗策略至关重要。最近,铁死亡已被证明是一种由过度脂质过氧化诱导的铁依赖性程序性细胞死亡形式。然而,铁死亡相关基因(ferroptosis-related genes,FRGs)与黑色素瘤预后的相关性仍不清晰。本研究评估FRGs在黑色素瘤中的作用,开发一种新的预后模型,旨在为黑色素瘤的个性化治疗及疗效改善提供新思路。方法：首先通过系统地表征癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)-皮肤黑色素瘤(skin cutaneous melanoma,SKCM)中73个FRGs的遗传改变和mRNA表达。同时通过反转录聚合酶链反应和蛋白质印迹法验证筛选的特定靶基因。随后使用TCGASKCM队列构建多基因特征模型。根据特征模型将黑色素瘤患者分为高风险和低风险组,对铁死亡相关的特征模型与免疫特征、免疫治疗的疗效或药物反应进行相关分析。结果：通过分析TCGA-SKCM数据集中的黑色素瘤样本,发现FRGs在基因变异和拷贝数变异方面表现出高频率,这些变化显著影响了基因的表达。此外,与正...     

基于TCGA数据库的胃腺癌铜死亡相关lncRNA预后模型构建

目的基于癌症基因组图谱（TCGA）数据库建立胃腺癌的铜死亡相关长链非编码RNA（lncRNA）预后模型。方法从TCGA数据库中获取胃腺癌的转录组数据和临床数据,检索相关文献获取铜死亡相关基因,应用Pearson相关分析确定胃腺癌铜死亡相关lncRNA。对目标lncRNA进行单因素Cox和套索算法回归分析,筛选出预后相关lncRNA,然后对其进行多因素Cox回归分析,根据预后模型公式计算风险评分,将患者分成高、低风险组进行生存差异分析。通过Kaplan-Meier曲线、主成分分析、ROC曲线、列线图评价预后模型的预测效能。对高、低风险组进行肿瘤微环境（TME）、肿瘤突变负荷（TMB）、微卫星状态、免疫逃逸和药物敏感性分析。结果10个lncRNA被纳入构建预后模型,通过预后模型对样本进行生存分析发现,高风险组患者生存状况较差。主成分分析、ROC曲线证实该预后模型具有更高的灵敏度和准确度。单因素和多因素Cox回归分析显示年龄、临床分期和风险评分是预后的独立因子,以上述独立预后因子构建的列线图具有良好的区分度和一致性。进一步研究发现高风险组患者表现出更高的免疫浸润、低TMB、高度微卫星不稳定,并且高TMB和低风险的患者具有更好的预后。低风险组患者对更多的药物敏感,并且从免疫治疗中获益更多。结论铜死亡相关ln-cRNA构建的预后模型可预测胃腺癌患者的预后,同时可反映患者TME及免疫治疗获益情况,从而为胃腺癌患者的药物选择提供参考依据。     

肝癌索拉非尼敏感性预测模型的构建及临床意义

目的：基于生物信息学方法构建并验证肝细胞癌(以下简称肝癌)对索拉非尼敏感性相关基因的预后风险模型,探究该模型对肝癌患者预后和对索拉非尼敏感性的预测能力。 方法：本研究对GSE109211数据集、TCGA-LIHC队列、ICGC-LIRI队列进行差异基因分析,通过交集筛选出肝癌索拉非尼敏感性相关基因。利用单因素Cox分析和LASSO回归构建预后风险模型并进行验证。通过GDSC数据库分析索拉非尼的IC50值并探索其与风险评分的关系。 结果：筛选出365个与索拉非尼敏感性相关的基因,富集分析显示存在与药物代谢相关的信号通路。单因素Cox回归分析出221个与预后相关的基因,通过LASSO回归构建了一个包含7个关键基因的预后风险模型,与低风险组相比,高风险组具有较短的生存时间。多因素Cox回归分析显示风险评分是独立的预后因素。通过对比高、低风险组患者的索拉非尼IC50值,发现高风险组的索拉非尼IC50值较低,提示高风险组对索拉非尼的治疗可能更敏感。 结论：基于索拉非尼敏感性相关基因构建的预后风险模型对肝癌患者预后具有良好的预测价值,并为评估肝癌患者的索拉非尼敏感性提供理论依据。     

甲状腺癌铁死亡预后风险模型的构建及其潜在机制的生物信息学分析

目的：筛选甲状腺癌（TC）差异预后铁死亡基因（PFRGs）,构建TC铁死亡相关基因（FRGs）预后风险模型,并阐述其潜在作用机制。方法：从癌症基因组图谱（TCGA）数据库获取基因表达及临床数据,从铁死亡疾病数据库（FerrDb）和人类基因数据库（GeneCards）中获取FRGs,采用R软件筛选TCPFRGs;从TCGA和GTEx数据库获取TC组织和甲状腺组织中PFRGs mRNA表达数据,从人类蛋白图谱（HPA）数据库获取免疫组织化学结果,验证PFRGs mRNA和蛋白表达的差异;采用时间依赖性受试者工作特征（time-ROC）曲线和Kaplan-Meier曲线评估PFRGs与TC患者生存和预后的关系;采用单因素和多因素Cox回归分析计算PFRGs表达的风险评分,纳入TC患者临床数据,进行独立预后分析,并构建Nomogram图;TCGA数据库中PFRGs与各基因表达的相关性采用Spearman相关分析,计算相关系数并筛选共表达基因;采用生物信息学方法对PFRGs共表达基因进行蛋白-蛋白互作（PPI）网络图、基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析。结果：在TC...     

基于生物信息学的子宫内膜癌预后模型构建

目的 筛选与子宫内膜癌（endometrial carcinoma,EC）预后相关的差异基因并构建预后模型。方法 从癌症基因图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）数据库和基因表达谱数据库（Gene Expression Omnibus,GEO）的数据集GSE63678中下载EC和正常对照样本的基因表达数据,筛选出共有差异基因。采用LASSO回归分析筛选出具有预后意义的基因,并构建预后特征。从TCGA数据库中获取具有完整信息的EC患者,按1∶1的比例随机分为训练组和验证组。对训练组患者基于预后特征构建生存曲线;采用基因本体论（gene ontology,GO）分析和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）对预后特征进行功能注释和通路富集分析;结合预后特征及临床危险因素构建列线图,采用校准曲线和C指数评估列线图性能。最后使用验证组加以验证。结果 从TCGA和GEO数据库分别筛选出4800个和257个差异基因,其中共表达的上调基因73个,下调基因52个;LASSO回归分析筛选出6个预后基因,分别为ORMDL2、BNC2、TTK、MAMLD1、KCTD7、DCLK2;生存曲线结果表明高风险组患者的总生存率显著低于低风险组（P<0.01）;GO分析和KEGG结果显示预后特征与细胞周期相关。列线图在训练组与验证组中均显示出良好的预测能力。结论 本研究构建一种基于预后特征的预测模型,可准确预测EC患者的预后,为临床诊疗提供新的理论支持。     

基于脂质代谢基因构建胃癌预后预测模型

目的 基于胃癌脂质代谢相关基因建立预后风险模型，评价预后风险模型与免疫浸润的关系，为胃癌预后预测提供数据支持。方法 从癌症基因组图谱(TCGA)和GEO数据库中筛选与胃癌预后相关的脂质代谢基因。使用LASSO回归和多因素Cox回归分析构建预后风险模型。使用Kaplan-Meier分析和ROC曲线分析验证预后风险模型的预测效能。xCell分析用于识别高低风险组的免疫状态。构建整合风险模型和临床特征的诺模图。qRT-PCR验证OSBPL1A和MOGAT1在胃癌组织中的表达水平。结果 筛选得到胃癌脂质代谢相关预后基因OSBPL1A和MOGAT1并构建预后风险模型，根据风险评分中位数将胃癌患者分为高风险组与低风险组。低风险组患者的总体生存率显著优于高风险组患者(TCGA-STAD和GSE62254,P均<0.05)。时间依赖性ROC分析表明构建的风险模型1年、3年和5年总生存率的AUC值分别为0.65、0.68、0.70和0.55、0.60、0.60(TCGA-STAD和GSE62254)。xCell分析结果显示与高风险组相比，低风险组的免疫细胞表达量显著增高(P<0.05)。整合...     

基于TGGA数据库构建肺腺癌自噬相关基因预后风险模型

目的 基于TCGA数据库,结合人类自噬数据库构建预测肺腺癌患者预后的风险模型,探讨自噬相关基因预后风险模型对肺腺癌患者预后的预测性能及与免疫微环境的相关性。方法 从癌症基因组图谱数据库下载肺腺癌患者临床信息和转录组数据,结合人类自噬数据库筛选出232个自噬相关基因。通过Cox回归分析筛选出4个独立与预后相关的自噬基因,并采用风险评分构建肺腺癌预后预测模型,用ROC曲线评价预测模型性能。使用ESTIMATE和CIBERSORT在线网站(https://cibersort.stanford.edu/)探索风险评分与肿瘤免疫微环境之间的关系。结果 肺腺癌中有30个差异表达的自噬相关基因,其中4个自噬基因(BIRC5、ERO1A、ITGB4、NLRC4)具有预测患者预后的功能。依据风险评分进行分组,Kaplan-Meier分析表明高风险组生存率低于低风险组(P <0.000 1)。ROC曲线表明风险评分模型判断肺腺癌预后的准确性(AUC=0.757)。ESTIMATE和CIBERSORT分析提示风险评分模型与肿瘤微环境中的多个免疫细胞亚群浸润相关。结论 自噬相关基因预后风险模型较临床数据...