最近想复现机器学习相关思路的朋友挺多，今天咋们就趁热打铁来一篇常规思路文章，让大家吃透这类思路！朋友们，抓紧往下看吧~
这篇文章通过分析双硫死亡相关lncRNA的表达和功能，可能为肺腺癌的新治疗靶点发现提供了线索，尤其是在调节细胞死亡和免疫反应方面；结合机器学习技术及生物信息学方法构建了一个基于双硫死亡相关lncRNA的预后模型，为肺腺癌的预后评估提供了新的分子工具；此外不仅关注了预后评估，还涉及到了治疗响应的预测，为临床治疗决策提供了更为全面的分子层面信息。希望这篇文章对各位医生的科研思路能提供一个新的见解！(ps：今年你的文章发了吗？单位定的KPI完成了吗？科研路上有困难，可以呼叫你的得力帮手—阿星，生信星团队可提供思路设计、生信分析、课题设计和标书评估、修改服务，有需要的朋友欢迎联系！)
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题目：肺腺癌中双硫死亡相关lncRNA之间的串扰揭示了与免疫特征和临床预后的相关性
发表时间：2024年9月
公众号回复“888”领取原文PDF，文献编号：241111
研究背景
肺癌是全球最常见的癌症之一，其中肺腺癌（LUAD）是非小细胞肺癌（NSCLC）中最常见的亚型，与高发病率相关。目前手术切除是LUAD的主要治疗方法，但术后5年生存率仍然较差，特别是在晚期或转移性阶段，传统化疗、放疗和免疫疗法的效果受限于药物敏感性。因此寻找能够准确预测LUAD预后的生物标志物，帮助早期诊断和及时治疗至关重要。
研究设计
(1)数据集和患者：从TCGA数据库中获取了535例LUAD患者的临床数据和基因表达数据；
(2)与双硫死亡相关的长非编码RNA（lncRNA）获取：通过共表达分析识别与双硫死亡相关的lncRNA表达模式，并使用R软件分析lncRNA表达与双硫死亡相关mRNA水平之间的关系；
(3)风险评分验证：使用R包limma分析差异表达的双硫死亡相关lncRNA，并建立基于单变量Cox回归分析的双硫死亡相关lncRNA模型；
(4)预后分析和列线图建立：进行单变量和多变量Cox回归分析，以确定独立预后因素，并基于这些因素构建预后列线图。
(5)功能注释：进行GO和KEGG分析，以确定选定lncRNAs的生物活性。
(6)体细胞突变分析：分析LUAD病例的体细胞变异数据，并计算肿瘤突变负荷（TMB）分数，以分析其与风险评分的关系。
(7)免疫治疗反应和化疗敏感性预测：使用pRRophetic R包预测LUAD队列中两个风险组的化疗敏感性，并分析其对多种抗肿瘤药物的半抑制浓度（IC50）；
(8)RT-qPCR：RT-qPCR分析验证双硫死亡相关lncRNA的表达水平。
研究主要结果
1.预后相关双硫死亡相关lncRNA鉴定
文献报道了10个双硫死亡相关基因，从TCGA中收集mRNA和lncRNA表达模式数据，相关性分析得到了93个与双硫死亡相关的lncRNA。差异分析、单因素Cox和LASSO Cox回归分析筛选获得7个预后相关lncRNA，使用相关性分析预后相关lncRNA和10个双硫死亡相关基因。
2.双硫死亡相关lncRNA预后模型构建和验证
构建双硫死亡相关lncRNA预后模型并进行验证，Kaplan-Meier曲线显示高风险评分的患者组有显著更差的生存率。热图显示了两个风险组之间lncRNA的表达模式，验证集也得到了类似的结果。
3.独立预后分析和列线图构建与评估
单变量Cox分析显示，7个双硫死亡相关lncRNA的水平与某些临床因素（如风险评分和临床分期）明显相关；多变量Cox分析发现，7个lncRNA的水平与年龄、临床分期、烟草和风险评分明显相关。ROC、DCA曲线显示，风险评分和临床分期可独立预测OS。利用多变量Cox回归模型得到的独立因素，建立列线图，列线图的1、3和5年校准曲线接近标准曲线，验证了模型的良好预测性能。
4.药物敏感性分析
使用pRRophetic算法确定药物的IC50值，结果显示，LUAD病例表现出对14种常规抗肿瘤药物的敏感性。
5.实验验证
通过qRT-PCR评估A549细胞中7个与预后相关的双硫死亡相关lncRNA的水平，发现CTC-205M6.5、Linc00987、SSR4P1、SVIL-AS1和ZFPM2-AS1基因在A549细胞中的表达明显高于正常细胞，而ABCC6P2和POLH-AS1基因的表达则呈现相反的趋势。
文章小结
本研究将双硫死亡与lncRNA研究相结合，为LUAD的预后评估和治疗响应预测提供了新的视角。这些发现可能有助于开发新的治疗策略，特别是针对双硫死亡途径的干预，以及改善LUAD患者的免疫治疗结果。未来需要更多的实验验证，包括体外实验和临床样本分析，以进一步探索双硫死亡相关lncRNA的功能和机制。在细胞的各类花式死亡中，双硫死亡是占有一席之地的，结合机器学习及lncRNA发文那也是不在话下，朋友们好好学学吧！有相关想法的速来找阿星复现吧！另外课题千千万，适合你的才是最好的，这一方面阿星也是你的最优选择哦！
阿星有话说
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