探讨铁死亡相关基因在肾透明细胞癌患者中的表达及其预后价值.通过TCGA数据库下载KIRC的相关测序数据与检索到的铁死亡相关基因取交集,进行铁死亡相关基因的差异分析.之后利用单变量和多变量Cox回归分析,筛选具有预后价值的基因,构建预测患者生存情况的风险评分模型,并对模型进行验证.对高低风险组进行GO与KEGG通路富集,探讨风险差异的可能原因;通过ssGSEA分析,评估高低风险组间的免疫浸润情况.在KIRC患者的肿瘤组织和正常组织中,共得到21个差异的铁死亡相关基因;通过单因素Cox回归分析,获得28个与KIRC预后相关的基因;之后进行Lasso回归与多因素Cox回归分析,结果显示有10个基因被纳入模型,计算公式为:风险值(Risk score)=(0.0245)×ALOX5表达值+(0.1260)×CBS表达值+(0.1995)×CD44表达值+(0.2183)×CHAC1表达值+(-0.2959)×HMGCR表达值+(0.0367)×MT1G表达值+(0.0614)×SLC7A11表达值+(-0.0807)×FDFT1表达值+(0.1603)×PEBP1表达值+(-0.2205)×GOT1表达值.生存状态图表明,高风险组死亡病例数多于低风险组;ROC曲线表明风险评分模型具备一定预测能力;K-M生存分析显示,高风险组总体生存率低于低风险组(P=5.73×10-13).GO与KEGG富集分析提示,高低风险组间免疫情况及IL-17信号通路存在显著差异;进一步的ssGSEA富集显示,高低风险组间大部分免疫细胞的评分存在显著差异.基于铁死亡相关基因的预后风险评分模型可用于KIRC的预后预测,针对铁死亡相关基因设计靶点可能是治疗KIRC的一种新选择.

肾透明细胞癌;铁死亡;预后模型;TCGA数据库

李艳;桂子玮;李希捷;王勇琦;牛晓辰

山西医科大学第二临床医学院,太原030001;山西医科大学基础医学院,太原030001;山西医科大学第五临床医学院,太原030012

生物信息学

[1]李艳;桂子玮;李希捷;王勇琦;牛晓辰-.肾透明细胞癌患者铁死亡相关基因的预后作用)[J].生物信息学,2022(03):173-181

CHAC1,MT1G,FDFT1,PEBP1

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