焦亡相关基因在膀胱癌中的作用鉴定与预后分析研究

目的:通过生物信息学的方法分析并确定膀胱癌患者的关键焦亡相关基因(PRGs)表达谱,并阐明其潜在功能。方法:从癌症基因组图谱(TCGA)数据库中下载了对应膀胱样本的mRNA表达谱和临床数据,进行功能富集分析,包括基因本体论分析(GO)和京都基因与基因组百科全书的分析(KEGG)。构建评估预后的基因模型,计算风险评分,分高、低风险组评估膀胱癌的预后。评估PRGs与肿瘤免疫浸润的相关性,并构建基于它们的共表达和预测目标的竞争性内源性RNA(ceRNA)调控轴。结果:我们选择了33个PRGs,功能富集分析显示,它们主要参与细胞因子产生、炎症小体复合物、凋亡过程和NOD样受体信号通路的正调控。我们用LASSO Cox回归分析筛选6个基因(CASP9、PRKACA、CASP6、TNF、AIM2、GSDMB)构建PRGs模型,KM曲线提示高风险评分的膀胱癌患者的总生存时间概率低于低风险评分患者,差异有统计学意义(P<0.001),列线图表明该模型对预后预测较准确。AIM2、CASP6与免疫细胞浸润显著相关(P<0.05)。通过构建ceRNA网络,确定了膀胱癌中的CASP6/hsa-let-7c-5p/MIR29B2CHG调控轴。结论:预后相关的PRGs与膀胱癌患者免疫细胞浸润显著相关。膀胱癌的CeRNA调控轴尚需进一步验证。

基于生物信息学挖掘铁死亡相关基因构建食管癌生存预后模型

目的:构建食管癌铁死亡生存预后模型,探究风险评分对肿瘤免疫微环境影响。方法:GEO数据库与FerrDb数据库筛选铁死亡相关差异基因,功能富集分析确定生物学功能;TCGA-ESCA数据作为验证集,结合表达谱数据和临床数据,由单因素COX回归、多因素COX回归构建食管癌铁死亡预后模型;计算预后模型1、3、5年的曲线下面积(AUC);评估风险评分对肿瘤免疫微环境影响;结合临床指标,建立铁死亡预后Nomogram列线图,预测总生存期。结果:铁死亡相关差异基因参与免疫调节信号通路,单因素COX回归分析,多因素COX回归筛选3个独立预后因子;预后模型1、3、5年依赖ROC曲线下面积(AUC)为0.61、0.67、0.63;在免疫调节方面,高风险组患者表现出更明显免疫抑制状态;Nomogram列线图的C-index为0.744,而风险评分对模型贡献最大。结论:铁死亡信号途径参与食管癌免疫微环境调节,风险评分影响ESCA中细胞比例及免疫治疗效果,改变患者生存预后,可为食管癌免疫治疗个性化用药提供参考。