PMID: 33778001
杂志：Frontiers in Molecular Biosciences
知识点
- 36个铁死亡相关基因
- FRRS: ferroptosis-related risk score, 铁死亡风险评分
肺腺癌数据集
| Source | Accession | Platform | Number of cases |
|---|---|---|---|
| TCGA-LUAD | − | IlluminaHiSeq | 500 |
| GEO | GSE3141 | GPL570 | 58 |
| GEO | GSE30219 | GPL570 | 85 |
| GEO | GSE31210 | GPL570 | 226 |
| IMvigor210 | IlluminaHiSeq | 348 | |
| − | CPTAC-LUAD | Proteome | 111 |
亮点
- 随机森林(OOB+minimal depth +VIMP+PCA)筛选基因
- 用主成分分析的第一主成分PC1作为FRRS
- CPTAC+HPA验证模型基因蛋白表达
摘要
作者提取36个铁死亡相关基因，用随机森林方法提取11个基因构建模型，并用3个GEO数据验证模型，随后对构建的模型进行周边分析，包括通路富集分析、突变和TMB、免疫检查点、免疫浸润和免疫反应分析等，为临床治疗提供指导。
整体思路
结果
1.模型构建+PCA分析
作者用随机森林法，选取11个基因构建预后模型，并根据riskscore分为3个部分，随后用PC1作为FRRS
2.模型验证
对构建的模型进行验证，验证过程中KM使用“maxstat”方法选取最大分界点。
尽管采用最佳分割点，仍有无统计学差异的，看看作者怎么解释。
An exception was noted with GSE3141 (p = 0.100). Although not significant, a similar prognostic trend was observed (Figure 3C). The area under the ROC curves in GSE31210 was 0.662, 0.601 and 0.690 for 2, 3, and 5 years, respectively, (Figure 3D). In the GSE30219 cohort, the AUCs of FRRS at 2, 3 and 5 years were 0.686, 0.699, and 0.694, respectively, (Figure 3E). For the GSE3141 cohort, all AUCs were no more than 0.600 (Figure 3F).
3. 模型周边
3.1突变+TMB
根据风险分组，查看高低风险组的突变和TMB情况
3.2 差异基因+富集分析
根据风险组，找出两种的差异基因，进行GO/KEGG/GSEA富集分析
3.3 免疫检查点+免疫浸润
富集分析发现跟免疫有关，那就看看免疫情况吧，免疫检查点+免疫浸润
3.4 免疫反应
作者选取PC1中贡献值最大的3个基因，分析在免疫反应中的作用。
4.模型基因周边
mRNA表达+CNV
总结
中规中距的生信基因预后，相对比较完整，再补充上药物预测+MoAs，一致性聚类，mRNAsi结果会更好玩。
参考链接：
Comprehensive Analysis of Ferroptosis Regulators in Lung Adenocarcinomas Identifies Prognostic and Immunotherapy-Related Biomarkers
