必看!scRNA-seq+ICD+bulk RNA-seq經典思路,拿走不謝!
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研究流程包含數據收集與處理、分析腫瘤細胞與正常細胞間的調節途徑、一致性聚類分析、基于不同簇的腫瘤免疫微環境分析。通過scRNA-seq數據分析,使用Seurat進行單細胞數據處理,Tsne降維可視化,S期和G2M期標記基因分析細胞周期階段評分。Seurat分析顯示腫瘤細胞的ICD評分顯著低于正常細胞,揭示腫瘤通過抑制ICD相關過程保護自身。共識聚類分析識別出基于ICD的OS分子聚類,發現兩個亞型(C1和C2)間存在顯著差異的ICD相關基因表達水平,C1亞型中大多數基因過表達。進一步分析了基于ICD集群的藥物敏感性,發現不同亞型對藥物反應差異,揭示潛在治療策略。
導讀研究流程包含數據收集與處理、分析腫瘤細胞與正常細胞間的調節途徑、一致性聚類分析、基于不同簇的腫瘤免疫微環境分析。通過scRNA-seq數據分析,使用Seurat進行單細胞數據處理,Tsne降維可視化,S期和G2M期標記基因分析細胞周期階段評分。Seurat分析顯示腫瘤細胞的ICD評分顯著低于正常細胞,揭示腫瘤通過抑制ICD相關過程保護自身。共識聚類分析識別出基于ICD的OS分子聚類,發現兩個亞型(C1和C2)間存在顯著差異的ICD相關基因表達水平,C1亞型中大多數基因過表達。進一步分析了基于ICD集群的藥物敏感性,發現不同亞型對藥物反應差異,揭示潛在治療策略。
![](https://img.51dongshi.com/20241129/wz/18318819752.jpg)
本文研究整合scRNA-seq和Bulk RNA-seq數據,探討免疫原性細胞死亡(ICD)在骨肉瘤(OS)中的關鍵作用及其對預后的影響。OS是一種惡性骨腫瘤,特征為預后不良及高損傷率,主要影響兒童和青少年。研究流程包含數據收集與處理、分析腫瘤細胞與正常細胞間的調節途徑、一致性聚類分析、基于不同簇的腫瘤免疫微環境分析。通過scRNA-seq數據分析,使用Seurat進行單細胞數據處理,Tsne降維可視化,S期和G2M期標記基因分析細胞周期階段評分。Seurat分析顯示腫瘤細胞的ICD評分顯著低于正常細胞,揭示腫瘤通過抑制ICD相關過程保護自身。共識聚類分析識別出基于ICD的OS分子聚類,發現兩個亞型(C1和C2)間存在顯著差異的ICD相關基因表達水平,C1亞型中大多數基因過表達。進一步分析了基于ICD集群的藥物敏感性,發現不同亞型對藥物反應差異,揭示潛在治療策略?;贗CD相關基因的OS風險模型開發,通過單變量Cox分析確定預后基因,利用lasso篩選構建預后模型。ROC曲線評估模型性能,外部數據驗證模型可靠性,結果表明模型具有較高的預測準確性。
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