基于脂肪酸代谢相关基因构建预测模型评估肝细胞癌预后的生物信息学分析

摘要

目的：探讨基于脂肪酸代谢（FAM）相关基因构建预测模型评估肝细胞癌（HCC）预后的生物信息学问题。方法：从公共数据库中收集HCC患者RNA测序数据和临床信息，通过单变量Cox回归分析、LASSO分析和多因素Cox回归分析构建FAM相关基因模型，根据特征基因的表达量及权重构建风险评分系统，将样品分为高、低风险组，分析不同风险HCC患者预后、免疫特征的差异。结果：成功构建FAM相关基因模型，并验证此模型在HCC预后评估中具有稳健预测价值。高风险组患者肿瘤促进细胞显著富集。结论：FAM相关基因与HCC患者预后和免疫状态密切相关，可为HCC的个体化治疗提供新思路。

关键词

肝细胞癌 / 脂肪酸代谢 / 肿瘤微环境 / 预后模型

基金资助

安徽理工大学2023年研究生创新基金项目（编号：2023cx2156）