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目的:基于免疫基因集的生物信息学方法,鉴定和识别软组织肉瘤的免疫特征亚型.方法:从TCGA数据库和GE O数据库下载软组织肉瘤基因表达谱数据,分别对两个数据集进行单样本基因集富集分析及层次聚类分析,鉴定软组织肉瘤的免疫分型.使用ESTIMITE方法评估和定量软组织肉瘤的肿瘤微环境评分.CIBERSOFT反卷积算法计算软组织肉瘤免疫细胞亚群占比.对高和低免疫亚型进行生存分析.最后,通过GS E A算法,对高免疫亚型和低免疫亚型进行京都基因与基因组百科全书数据库通路富集分析.结果:基于单样本基因集富集分析及层次聚类分析,鉴别了两种新的软组织肉瘤免疫亚型.肿瘤微环境分析结果显示高和低免疫亚型具有不同的免疫微环境.CIBERSORT反卷积算法证实了高和低免疫亚型具有不同的免疫细胞亚群比例.生存分析曲线能较好的区分两种不同免疫亚型的患者.京都基因与基因组百科全书数据库通路富集分析结果显示,高免疫亚型富集了大量与免疫相关的通路.结论:本研究鉴定的两种免疫亚型可指导软组织肉瘤患者进行分型,并帮助识别对免疫治疗有反应的患者,具有一定的临床应用价值.

作者:庄胜;花奇凯;赵劲民

来源:现代肿瘤医学 2021 年 29卷 9期

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作者:
庄胜;花奇凯;赵劲民
来源:
现代肿瘤医学 2021 年 29卷 9期
标签:
软组织肉瘤 免疫亚型 肿瘤免疫微环境 生物信息学 京都基因和基因组百科全书数据库通路富集分析
目的:基于免疫基因集的生物信息学方法,鉴定和识别软组织肉瘤的免疫特征亚型.方法:从TCGA数据库和GE O数据库下载软组织肉瘤基因表达谱数据,分别对两个数据集进行单样本基因集富集分析及层次聚类分析,鉴定软组织肉瘤的免疫分型.使用ESTIMITE方法评估和定量软组织肉瘤的肿瘤微环境评分.CIBERSOFT反卷积算法计算软组织肉瘤免疫细胞亚群占比.对高和低免疫亚型进行生存分析.最后,通过GS E A算法,对高免疫亚型和低免疫亚型进行京都基因与基因组百科全书数据库通路富集分析.结果:基于单样本基因集富集分析及层次聚类分析,鉴别了两种新的软组织肉瘤免疫亚型.肿瘤微环境分析结果显示高和低免疫亚型具有不同的免疫微环境.CIBERSORT反卷积算法证实了高和低免疫亚型具有不同的免疫细胞亚群比例.生存分析曲线能较好的区分两种不同免疫亚型的患者.京都基因与基因组百科全书数据库通路富集分析结果显示,高免疫亚型富集了大量与免疫相关的通路.结论:本研究鉴定的两种免疫亚型可指导软组织肉瘤患者进行分型,并帮助识别对免疫治疗有反应的患者,具有一定的临床应用价值.

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