CCRCC+101 种机器学习算法组合+免疫原性死亡+单细胞

2024-04-27 22:52

本文主要是介绍CCRCC+101 种机器学习算法组合+免疫原性死亡+单细胞,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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免疫原性细胞死亡相关的多组学鉴定-在3P医学背景下,基于101 -组合机器学习计算框架的透明细胞肾细胞癌的特征

一、研究背景

1、透明细胞肾细胞癌(ccRCC)是一种常见的泌尿系统恶性肿瘤,死亡率极高。缺乏可靠的预后生物标志物破坏了其预测、预防和个性化的有效性

2、免疫原性细胞死亡(ICD)是一种特殊类型的程序性细胞死亡,与抗癌免疫有关。然而,ICD在ccRCC中的作用尚不清楚。

二、数据来源

 GSE156632、TCGA+ E-MTAB-1980+

三、分析方法和结果解读

1、分析流程

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2、单细胞数据常规聚类,亚群注释,ssGSEA计算ICD分析,比较不同亚群ICD-score的差异

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3、TCGA数据集ssGSEA计算ICD-score,并使用WGCNA的方法筛选关键的module基因集,同时差异分析筛选肿瘤发生相关的基因集,GO和KEGG富集分析筛选关键的功能。结果通过单因素cox分析筛选预后相关单基因集,构建预后相关的互作网络(TCGA+ E-MTAB-1980),查看预后相关的关键基因CNV突变的情况(TCGA)

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4、基于10种机器学习的方法构建101种机器学习算法组合构建风险模型,并择优选择c-index最佳的模型,其中在c-index相差不大的时候,基因数量越少越好,这里作者选择了lasso+逐步回归+多因素建模,并绘制KM曲线。

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5、模型AUC的验证

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6、关键基因表达的热图和临床特征关于风险得分的比较

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7、通过单因素cox分析绘制预后相关的森林图,列线图,DCA等

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8、风险模型的功能注释,GSE+GSVA,关键功能高低评分的KM曲线

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9、突变的比较,(mutant allele  tumor heterogeneity (MATH) score的在高低风险组的比较,已经与预后的关系)

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高低风险组突变的瀑布图

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高低风险组突变的共线性和互斥分析,CNV突变比例的展示

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10、单细胞水平中关键基因表达的tsne图

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高低风险组差异基因富集分析(单细胞)

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低风险GSEA分析,和配受体分析

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11、高低风险免疫浸润的比较(bulk)

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TIP预测分析

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免疫检查点、TMB和免疫治疗

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12、药物预测(pRRophetic+cMAP)

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本文的亮点:

1、杂糅了101算法建模

2、从单细胞层面出发,在组织水平上进行验证(bulk),建模,最后再通过单细胞验证模型,从免疫浸润讲到免疫治疗,最后预测作用的靶点药物,一点点深入。

这篇关于CCRCC+101 种机器学习算法组合+免疫原性死亡+单细胞的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


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