r 背景介绍
随着基因表达谱在低级别胶质瘤 (LGG) 中的流行，并且基于免疫微环境的关键作用，本研究的目的是开发用于 LGG 风险分层和预后预测的免疫相关特征。使用TCGA、GTEx和CGGA 的 RNA 测序数据，从ImmPort获得免疫相关基因，采用单变量、多变量 cox 回归和 Lasso 回归来识别差异表达的免疫相关基因并建立特征。构建了一个列线图，并通过 Harrell 的一致性指数 (C-index)、ROC和校准曲线评估其性能。使用 CIBERSORTx 和 TIMER 评估风险评分和肿瘤浸润免疫细胞丰度之间的关系。作者鉴定了 277 个免疫相关的差异表达基因。确定了 6 个免疫基因（CANX、HSPA1B、KLRC2、PSMC6、RFXAP 和 TAP1）作为风险特征。Kaplan-Meier 曲线、ROC 曲线和风险图验证了其在 TCGA 和 CGGA 数据集中的性能。单变量和多变量 Cox 回归表明风险组是原发性 LGG 的独立预测因子。CIBERSORTx 算法显示，幼稚 CD4+ T 细胞在低风险组中显著升高。相反，在 TCGA 和 CGGA 队列中，高危组的 M1 型巨噬细胞、M2 型巨噬细胞和 CD8+T 细胞的浸润水平显著升高。本研究构建了一个稳健的六种免疫相关基因特征，并建立了一个预后列线图，可有效用于原发性 LGG 的风险分层和总生存期预测。r 数据来源基因表达谱（TCGA数据库、GTEx数据库、CGGA数据库）r 分析流程 
r 参考文献Zhang M, Wang X, Chen X, Zhang Q, Hong J. Novel Immune-Related Gene Signature for Risk Stratification and Prognosis of Survival in Lower-Grade Glioma. Front Genet. 2020 Apr 15;11:363. doi: 10.3389/fgene.2020.00363. PMID: 32351547; PMCID: PMC7174786.
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