综合scRNA-Seq和Bulk RNA-Seq技术建立与肝癌CD8⁺T细胞相关的预后模型

摘要

目的 通过单细胞测序（scRNA-Seq）和Bulk转录组测序（Bulk RNA-Seq）技术鉴定出与肝癌CD8⁺T细胞相关的生物标志物并建立预后模型。方法 从GEO数据库中下载肝癌的单细胞数据集，通过scRNA-Seq技术提取患者与对照组间CD8⁺T细胞的差异表达基因。从TCGA数据库中下载肝癌的基因表达谱数据及临床数据，使用CIBERSORT算法、WGCNA技术筛选出与CD8⁺T细胞具有相关性的模块基因。将差异基因与模块基因取交集基因并进行GO、KEGG分析，应用单因素COX回归分析和LASSO算法建立预后模型。通过K-M曲线和ROC曲线对模型在内、外部数据集中的预测效果进行验证。根据风险评分的中位值划分高低风险组，对高低风险组间的浸润性免疫细胞分布情况和肿瘤突变情况进行分析。结果 构建出具有9个基因的预后模型，K-M曲线及ROC曲线表明模型在内、外部数据集中均具有良好的预测能力，在高低风险组中，浸润性免疫细胞的分布情况和基因突变情况均存在显著差异。结论 本研究结合scRNA-Seq和Bulk RNA-Seq技术利用生物信息学方法开发出了一种基于CD8⁺T细胞的新型预后模型，为肝癌患者的预后改善和生存预测提供了可靠的理论依据。

关键词

肝癌 / 单细胞测序（scRNA-Seq） / Bulk转录组测序（Bulk RNA-Seq） / CD8⁺T细胞 / 预后模型

基金资助

中央高校基本科研业务费基础研究培育计划医工结合专项(重点项目)(No.2682023ZTPY071)