【摘 要】
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目的:铁死亡在黑色素瘤的发生和发展中起着至关重要的作用。本文旨在构建一个黑色素瘤的铁死亡基因预后模型,并对该预后模型对皮肤黑色素瘤患者预后预测能力进行评估。方法:从TCGA、GEO和GTEx数据库中下载黑色素瘤患者的RNA-seq测序数据和临床信息。通过单因素Cox回归分析、多因素Cox回归分析和LASSO回归分析建立预后模型。这个由10个铁死亡基因构建的预后模型能独立和有效预测皮肤黑色素瘤患者的
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目的:铁死亡在黑色素瘤的发生和发展中起着至关重要的作用。本文旨在构建一个黑色素瘤的铁死亡基因预后模型,并对该预后模型对皮肤黑色素瘤患者预后预测能力进行评估。方法:从TCGA、GEO和GTEx数据库中下载黑色素瘤患者的RNA-seq测序数据和临床信息。通过单因素Cox回归分析、多因素Cox回归分析和LASSO回归分析建立预后模型。这个由10个铁死亡基因构建的预后模型能独立和有效预测皮肤黑色素瘤患者的预后。采用ROC曲线评价该预后模型的预测能力。通过GO和KEGG分析评估铁死亡基因在黑色素素瘤中的功能和相关通路。通过GSEA富集分析比较低危组和高危组中信号通路富集差异。我们还使用该预后模型评估高危组和低危组对免疫治疗效果和免疫浸润情况。最后我们使用q PCR验证上述10个建模基因在不同恶性黑色素瘤细胞中的差异表达情况。结果:基于LASSO回归分析构建一个由10个铁死亡基因（CYBB、IFNG、FBXW7、ARNTL、PROM2、GPX2、JDP2、SLC7A5、TUBE1、HAMP）组成的皮肤黑色素瘤预后模型。该黑色素瘤铁死亡基因预后模型的预测效能（AUC=0.754）高于普通临床病理特征的预测效能。对高危组和低危组差异表达的铁死亡基因进行KEGG分析,发现差异表达的铁死亡基因相关的通路主要是免疫相关通路,GO分析也发现差异表达的铁死亡基因相关的功能也是与免疫功能相关。GSEA富集分析结果表明免疫相关通路富集于低危组。免疫检查点基因如PD-1（PD-1）、CTLA4、CD274（PD-L1）和LAG3也是在低危组中高表达,低危组中免疫细胞含量和功能也高于高危组。结论:这10个铁死亡基因构建的预后模型可以有效预测黑色素瘤患者的预后及免疫治疗的效果。
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