最近几年，肿瘤免疫变成科研的热点，紧跟科研热点，今天介绍一篇5.5分的免疫基因构建生存预后模型的文章。研究思路非常的清晰，先差异分析，再筛选免疫相关的基因，构建生存预后模型，之后结合转录因子，免疫浸润做一些相关分析。
具体步骤详述如下：
差异表达分析
- 首先比较了癌症和癌旁的差异表达分析，筛选出免疫相关的基因，做差异表达的热图和火山图。
- 差异表达的免疫基因进行GO,KEGG富集分析，富集的通路都是跟肿瘤免疫相关的信号途径。
生存分析
- 将差异表达的免疫基因，分别进行单因素Cox分析，与生存预后显著相关的基因。
- 结合基因差异表达和单因素生存分析，分析两者的相关性。
- 多因素COX分析，构建免疫基因的生存预后模型，并在不同亚型的癌症中进行验证，发现模型具有很好的稳定性
- 结合临床信息，进行多因数Cox分析，发现免疫基因构建的生存预后模型具有一定的独立性。
转录因子分析
转录因子主要是调节基因的转录，那么是否也参与了癌症中免疫基因的表达调控呢？从网站Cistrome， 获得318个转录因子调控的靶基因，计算转录因子和免疫基因的表达相关性，构建调控网络。
突变位点分析
从Cbioportal 网站上获取癌症样本的突变和拷贝数变异情况。绘制免疫基因的突变图谱。
免疫浸润分析
从免疫浸润网站TIMER上获得癌症样本中的各类免疫浸润细胞的含量，并计算免疫预后模型的预测值与免疫细胞含量的相关性。发现一些免疫细胞和免疫预后模型存在一定相关性。
参考资料
Lin Peng., Guo Yi-Nan., Shi Lin., Li Xiao-Jiao., Yang Hong., He Yun., Li Qing., Dang Yi-Wu., Wei Kang-Lai., Chen Gang., (2019). Development of a prognostic index based on an immunogenomic landscape analysis of papillary thyroid cancer., Aging (Albany NY), 11, 480-500.
