结合自噬相关基因表达谱和临床因素的肺腺癌预后预测模型

对肺腺癌自噬相关基因进行生物信息学分析,结合多基因预后标志和临床参数构建能够预测肺腺癌患者预后的模型。首先,对TCGA肺腺癌数据中的938个自噬相关基因进行差异分析,获得了82个差异自噬相关基因,使用单因素Cox比例风险回归模型从差异自噬相关基因中筛选出候选基因,通过 lasso回归进一步筛选出预后相关基因,分别是ARNTL2、NAPSA、ATG9B、CAPN12、MAP1LC3C和KRT81。通过多因素Cox回归分析以构建风险评分模型,根据最优cutoff值将患者分为高低风险组,生存曲线显示高低风险组之间生存差异显著,ROC曲线显示风险评分的预测能力良好,并在内、外验证集中得到验证。同时对传统的临床因素进行单因素和多因素Cox回归分析,结果显示Stage、复发和风险评分能够独立预测预后,结合这三个独立的预后参数以构建列线图模型,使用一致性指数、校准曲线评估列线图的预测能力,结果显示预测结果与实际结果之间具有良好的一致性。通过与Stage和风险评分的比较发现,列线图的预测能力表现最佳。基于肺腺癌相关的自噬基因和临床参数构建了一个列线图模型来预测肺腺癌患者的预后生存,这可能为临床医生提供了一种可靠的预后评估工具。     

RNA结合蛋白对肝癌预后和免疫浸润的评估价值

[目的]探索RNA结合蛋白(RBP)在肝癌预后以及免疫浸润中的评估价值。[方法]下载TCGA数据库中肝癌(LIHC)数据,筛选出差异表达的RBP基因。利用LASSO和多因素COX构建风险模型,Kaplan-Meier方法比较高低风险组患者的预后。对高低风险组患者的差异基因进行功能富集分析。利用GSVA分析高低风险组免疫浸润,并比较两组患者药物敏感性和免疫治疗反应性。[结果]总共得到330个差异基因,LASSO-COX回归模型最终纳入6个基因(UPF3B、MRPL54、ZC3H13、DHX58、PPARGC1A、EIF2AK4)。高风险组患者总体生存率劣于低风险组患者(P<0.05)。风险模型预测患者总体生存率的AUROC在TCGA和ICGC中分别为0.756和0.781。免疫浸润分析提示高风险组调节T细胞富集量高于低风险组,而NK细胞则较低。两组患者对索拉非尼、多西他赛、顺铂敏感性有明显差异(P<0.05),且低风险组对免疫治疗更敏感。[结论] RBP风险模型可有效评估肝癌患者的预后、免疫浸润状态、化疗药物及免疫治疗的敏感性,可能为肝癌患者的风险分级和免疫治疗带来新的思路。     

植物科学绘画中墨线图的绘画方法

墨线图是植物科学绘画中常用的表现形式之一,在植物学研究领域中得到广泛应用,它具有科学性强、真实自然、简洁明快、优美精致和印刷方便等特点,其绘法技法具有一定的特殊性。该文对植物科学绘画中墨线图的绘法作了详细的介绍和阐述。