基于生物信息学构建肝癌免疫预后基因模型及初步验证

摘要

利用癌症基因组图谱(the Cancer Genome Atlas, TCGA)和国际肿瘤基因组协作组(International Cancer Genome Consortium, ICGC)数据库收集肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)患者的RNA测序信息.首先,通过非负矩阵分解(non-negative matrix factorization, NMF)聚类方法和加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)筛选出参与HCC免疫反应机制的关键基因.利用套索(the least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)回归分析构建预后基因模型,并用基因集富集分析(gene set enrichment analysis, GSEA)方法分析生物学功能.随后,对不同风险组患者使用单样本基因集富集分析(single sample genes set enrichment analysis, ssGSEA)评估两组间免疫浸润和相关功能差异.使用“RMS” R软件包结合独立危险因素构建列线图以预测患者的总体生存时间.最后,利用人类蛋白质图谱数据库(Human Protein Atlas, HPA)与实时荧光定量PCR(real-time quantitative PCR, RT-qPCR)进行临床初步验证.总之,本文在风险评分的基础上整合患者临床特征,构建了一个可验证、可重复的列线图,为临床肿瘤患者的精准治疗提供可靠的参考.

关键词

生物信息学 / 加权基因共表达网络分析 / 肝癌 / 免疫相关基因 / 预后模型