文章目录

1 资料和方法

1.1 数据采集

1.2 差异表达免疫相关基因(DEIRGs)的鉴定

1.3 转录因子调控网络

1.4 模型建立与验证

1.5 生存分析

1.6 肿瘤免疫微环境分析

1.7 统计分析

2 结 果

2.1 DEIRGs的鉴定

2.2 转录因子调控网络

2.3 与预后相关的DEIRGs的鉴别

2.4 风险模型中与预后相关的DEIRGs的鉴定

2.5 基于训练集的预后风险模型

2.6 预后模型性能的验证

2.7 风险评分在整个TCGA集中的独立预后价值

2.8 预后模型的临床有效性

3 讨 论

文章摘要:目的 基于免疫相关基因(IRGs)构建肺鳞癌(LUSC)病人预后风险模型。方法 从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载551例LUSC病人的基因表达谱,并从ImmPort数据库中获得IRGs,再利用R软件筛选差异表达的免疫相关基因(DEIRGs);构建转录因子调控网络,探讨其异常表达的机制。应用单变量Cox回归确定DEIRGs的预后价值,应用Lasso回归和多变量Cox比例风险回归构建预后风险模型,并对模型的预测性能进行验证。评估这些危险因素与各种临床变量和免疫浸润细胞之间的关系。结果 由PLAU、JUN、RNASE7、FOS、IGGD3-22、IGKV1-6、SEMA4C、APLN、FGFR4和TRAV39共10个IRGs构成的风险模型显示出良好的预测性能,有望成为预测LUSC病人预后的独立因素,且该模型还能对不同预后的病人进行分层,风险评分高的病人更容易出现免疫细胞浸润。结论 IRGs可用于评估LUSC病人的预后和肿瘤免疫微环境的状态。

文章关键词:肺肿瘤,转录因子,计算生物学,ROC曲线,预后,

项目基金:国家自然科学基金资助项目(81770900),

论文作者:樊雨乔¹ 林玫² 徐文华¹ 

作者单位:1. 青岛大学医学部医学检验学系 2. 临沂市第三人民医院检验科 

论文分类号: R734.2

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文章来源：《肿瘤药学》 网址: http://www.zlyxzz.cn/qikandaodu/2021/0909/1492.html