MPF基因在上皮性卵巢癌患者中的表达、相关信号通路及与患者预后的关系

目的：探讨MPF基因在上皮性卵巢癌患者中的表达、相关信号通路及与患者预后关系。方法：TCGA数据库中分析MPF基因在上皮性卵巢癌中的表达情况；STRING数据库建立MPF相关蛋白互作网路，并进行相关信号通路富集。同时分析比较MPF基因表达与上皮性卵巢癌患者总生存(OS)和无疾病进展生存(DFS)及进展后生存期(PPS)的关系。选取89例上皮性卵巢癌患者，免疫组化分析MPF蛋白表达并验证数据库结果。结果：MPF基因mRNA在卵巢癌组织显著高于癌旁组织，差异有统计学意义(P<0.05)。与MPF蛋白相互作用较为紧密基因编码蛋白30个，蛋白间相互作用关系edge=213,区域聚类指数为0.822,与MPF蛋白相互作用较为紧密的30个蛋白相互作用网络富集显著(P<0.01)。相关性分析显示，HAGHL与MPF基因正向共表达最为明显(r=0.557 3,P<0.05),而GFRA3基因与MPF基因负向共表达最为明显(r=-0.490 4,P<0.05)。预后分析显示，MPF基因mRNA高表达患者PFS(HR=1.26)显著低于低表达组，差异有统计学意义(P<0.05...     

基于数据库挖掘分析BUB1基因在卵巢癌中的表达及意义

目的探讨BUB1在卵巢癌(Ovarian cancer, OV)中的表达及与预后的关系。方法利用Oncomine数据库挖掘BUB1在各种肿瘤中的表达;通过GEPIA数据库分析BUB1在卵巢癌组织中的表达,采用Kaplan-Meier数据库分析BUB1在卵巢癌中的预后价值;通过Coexpedia数据库构建BUB1在卵巢癌中的共表达基因网络,并用FunRich软件对score>13的共表达基因注释。利用WebGestalt对其进行KEGG通路富集分析。按score高低筛选出关键基因,GEPIA进一步分析BUB1与关键基因的相关性。结果 (1)从Oncomine数据库检索出BUB1基因相关研究424项,其中高表达85项,低表达15项。(2)GEPIA分析表明,BUB1在卵巢癌组织中的表达高于正常组织(P<0.05)。(3)Kaplan-Meier数据库分析结果显示,BUB1基因低表达的卵巢癌患者总生存期(HR=1.2,P<0.05)增加。(4)BUB1的共表达基因主要有AURKA、DLGAP5、KIF2C、TPX2、BUB1B、DEPDC1、KIF23、CDCA3、TTK、...     

利用上皮源性卵巢癌预后的多基因信息建立预测预后模型

目的 通过基因表达谱汇编(GEO)数据库和癌症基因组图谱(TCGA)数据库筛选并建立与上皮源性卵巢癌(EOC)患者预后有关联的多基因模型,并验证其预后价值。 方法 从GEO数据库中下载EOC有关芯片数据(GSE14407),筛选出在EOC组织和正常卵巢上皮组织中差异表达的基因(DEGs),采用单因素和多因素Cox回归模型筛选出与预后有关联的DEGs,建立多基因预后模型和预后指数(PI)公式。对TCGA数据库中EOC患者的mRNA数据及临床信息进行整理,通过PI公式对患者进行评分,并根据评分将患者分为低风险组和高风险组。通过Cox回归风险模型分析临床病理参数(年龄、发病位置、组织分级、肿瘤残余及FIGO分期)和预后指数参数与EOC预后的关系。根据年龄、发病位置、组织分级、肿瘤残余及FIGO分期进行分组,采用Kaplan-Meier(K-M)生存分析验证多基因模型对卵巢癌的预后价值。 结果 共筛选出47个在EOC组织和正常卵巢组织中的DEGs,其中有37个表达下调的DEGs和10个表达上调的DEGs。将上述DEGs进行单因素和多因素Cox回归分析,共筛选出4个DEGs,分别是PACSIN3、KCNT1、LAMP3及KIR3DX1。PI公式:(-0.169×PACSIN3的表达量+0.078×KCNT1的表达量-0.246×LAMP3的表达量-0.147×KIR3DX1的表达量)。Cox回归模型分析证实,年龄、肿瘤残余和预后模型是卵巢癌患者的独立预后因素(P<0.01)。通过K-M生存分析证实,在TCGA数据库的312例EOC患者中,预后评分低风险的患者总体生存期(OS)较高风险患者延长,差异有统计学意义(P<0.05)。在不同的年龄、临床分期、发病位置(单侧和双侧)、肿瘤残余<10 mm的EOC患者亚组中,预后评分低风险的患者OS较高风险患者延长,差异有统计学意义(P<0.05)。 结论 四基因预后模型是EOC患者的独立预后因素,并在总体和根据各临床病理特征分组的EOC患者亚组中得到了验证。     

基于生物信息学方法分析TACSTD2基因与胰腺癌患者预后的关系及其作用机制

目的 基于生物信息学方法分析肿瘤相关钙信号转导因子2(TACSTD2)基因与胰腺癌患者预后的关系及其作用机制。方法 (1)利用GEPIA和TCGA数据库,分析TACSTD2基因在胰腺癌组织中的表达水平及其与胰腺癌患者临床病理特征的关系。(2)利用GEPIA和TISIDB数据库、COX回归模型分析TACSTD2基因表达水平与胰腺癌患者生存情况的关系。(3)利用R语言软件相应程序包获得TACSTD2基因的共表达基因、不同TACSTD2基因表达水平的胰腺癌患者之间的差异表达基因后,对上述基因进行富集分析。(4)利用R语言软件相应程序包分析TACSTD2基因表达水平与胰腺癌患者免疫微环境评分、胰腺癌组织免疫细胞浸润水平的关系。(5)分析TACSTD2基因表达水平与免疫检查点基因的相关性。(6)基于TCIA数据库、TIMER在线数据库、R语言软件,分别评估分析TACSTD2基因表达水平与胰腺癌患者免疫表型评分(IPS)、胰腺癌常见突变基因、靶向药物和化疗药物敏感性的关系。(7)基于STRING数据库及Cytoscape软件,构建TACSTD2的蛋白‐蛋白相互作用网络,筛选出与TACSTD2相互作...     

DACT3在卵巢癌中的表达及其意义

目的：探究β-环连蛋白抑制基因3(dishevelled-binding antagonist of beta-catenin 3,DACT3)在卵巢癌中的表达及其预后意义。方法：从TCGA及GTEx数据库中收集卵巢癌组织基因测序数据，分析DACT3表达与卵巢癌患者总生存期（overall survival,OS）及无进展生存期（progression-free survival,PFS）的相关性。选择60例手术切除的浆液性卵巢癌及正常卵巢组织标本，采用免疫组化检测组织中DACT3表达，分析DACT3表达与患者临床病理特征及OS的相关性，采用单因素和多因素COX回归分析影响卵巢癌预后的危险因素。采用细胞划痕实验观察siRNA转染对人卵巢癌腺癌细胞株SKOV3迁移能力的影响。结果：TCGA及GTEx数据库数据显示，DACT3高表达患者的OS和PFS较短（P<0.05）,COX回归分析显示，DACT3表达是影响卵巢癌预后的独立危险因素（P=0.00051）。对60例临床卵巢癌患者分析显示，DACT3表达与肿瘤分化程度及FIGO分期相关（P<0.05）,DACT3高表达患者OS较...     

抗炎因子A20与肿瘤患者预后及免疫调节通路的泛癌分析

目的分析抗炎因子A20在不同肿瘤细胞中的表达及与患者预后的关系,探讨A20涉及的生物学功能以及其调控核因子-κB通路使机体避免过度的炎症反应机制的普遍性。 方法利用GTEx和TCGA数据库中的肿瘤基因数据分析A20基因表达与肿瘤预后的关系,通过基因富集分析探讨A20相关的分子通路与生物功能,使用TIMER 2.0平台检测多种肿瘤中A20与RELA p65基因的共表达情况。 结果泛癌分析结果显示,A20基因表达升高是肾上腺皮质癌(ACC)、宫颈鳞癌和腺癌(CESC)、多形性胶质母细胞瘤(GBM)、脑低级别胶质瘤(LGG)肿瘤患者总生存时间的危险因素,且A20基因高表达的ACC、GBM、胸腺癌(THYM)肿瘤患者疾病复发风险增高。基因富集分析结果显示,A20基因与免疫反应关系密切,且A20与RELA p65在30种肿瘤中表达呈正相关,但GBM和皮肤黑色素瘤(SKCM)中A20与RELA p65表达不同步。 结论A20是维持免疫平衡的重要分子和免疫靶向治疗的重要靶点,在GBM和SKCM中A20可能存在其他未知的免疫调控机制,有待进一步探索。     

基于数据库挖掘探究JAK3在头颈鳞状细胞癌中的预后评估价值

目的通过生物信息学方法分析Janus激酶3(JAK3)在头颈鳞状细胞癌(HNSCC)中的表达及预后的评估价值。方法从TCGA数据库获取正常组织及HNSCC组织中JAK3的表达数据,分析JAK3在HNSCC中的共表达基因,利用GSEA算法,分析确定JAK3参与的生物学过程及功能采用Survival和Survminer R软件包进行Kaplan-Meier分析,评估预后价值。通过CIBERSORT对免疫细胞浸润进行量化,分析免疫细胞浸润与JAK3表达的关系,JAK3基因与免疫检查点基因表达量的相关性,使用Estimate包对肿瘤样品免疫微环境打分。分别运用TCIA数据库和pRRophetic包评估PD-1、CTLA4免疫治疗的反应和4种化疗药物的疗效。结果JAK3在HNSCC中存在高表达现象,与JAK3的共表达基因主要涉及免疫系统中淋巴细胞CD6、LCK等相关基因,GO富集提示JAK3分布于核糖体,与细胞因子受体相互作用,富集的KEGG信号通路主要与B细胞受体通路、抗原受体介导的信号等通路相关,患者的生存时间与JAK3表达量呈正相关。免疫治疗PD-1对于JAK3高表达组更敏感。结论JAK3在HNSCC中高表达,与HNSCC预后密切相关,并与免疫治疗的疗效相关,可作为HNSCC预后预测的标志物之一,并指导个体化治疗。     

髓样锌指蛋白1在卵巢癌中的表达及其与预后的关系

 目的 探索髓样锌指蛋白1（myeloid zinc finger 1,MZF1）在卵巢癌中的表达及其与预后的关系。方法 利用基因表达数据库（Gene Expression Ominus,GEO）GSE10971和GSE12172和癌症基因组数据库（The Cancer Genome Altas,TCGA）,分析MZF1在正常输卵管上皮、低度恶性潜能的卵巢肿瘤（卵巢交界性肿瘤）和卵巢癌中的表达差异,并探讨其表达高低与卵巢癌预后的关系。同时,采用基因富集分析（gene set enrichment analysis,GSEA）,探究MZF1高表达和MZF1低表达的卵巢癌患者相关信号通路的差异。结果 （1）MZF1在卵巢癌中的表达明显低于正常输卵管上皮和卵巢交界性肿瘤中的表达;（2）在达到满意瘤体减灭术的卵巢癌患者中,MZF1高表达的卵巢癌患者无病进展生存期和总生存期长;（3）GSEA提示在MZF1低表达的患者中,炎症反应相关基因、上皮间充质转化相关基因、血管生成相关基因和脂肪形成相关基因均显著富集。结论 MZF1在卵巢癌组织中呈低表达,高表达MZF1的卵巢癌患者预后好,提示其可能在卵巢癌中发挥抑癌基因的作用。     

白细胞介素12在肝癌中的差异表达及生物信息学分析

目的:通过生物信息学方法分析白细胞介素12(Interleukin-12,IL-12)在肝细胞肝癌组织中的表达及其意义。方法:从肿瘤基因组图谱计划(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中获取肝癌样本与对照样本的数据,通过Ualcan在线工具分析IL12A和IL12B基因的表达数据、甲基化情况,筛选共表达基因,并通过GO(Gene Ontology)富集分析、KEGG通路分析确定共表达基因的生物学过程及其相关功能;使用Kaplan-Meier生存分析法分析患者的生存时间及生存率,并绘制表达水平与预后生存曲线。结果:本研究表明与正常的肝脏组织相比较,IL12A在肝癌组织中的表达量显著升高,但IL12B在二者之间没有显著的差异表达。IL12A在肝癌组织中的甲基化程度要明显低于正常组织。同时IL12A在不同肝癌分期中也存在差异表达。与IL12A共表达的基因主要参与了细胞增殖、代谢过程、免疫反应、应激反应等生物学过程,并参与了DNA复制、RNA转运、细胞周期调节、蛋白水解、错配修复等生物学通路。同时IL12A基因表达量高的肝癌患者的生存率明显低于其表达量低的患者。结论:IL12A基因在肝细胞肝癌组织中高表达,并且同肝癌的发生、发展密切相关,其表达量与预后生存率也有相关性;因此,IL12A可以作为肝癌诊断筛选、预后效果预测的标志物之一。     

结合生物信息学分析建立前列腺癌预后风险预测模型

目的 基于公共数据库构建前列腺癌的预后风险预测模型。方法 下载TCGA数据库中前列腺癌相关数据及GEO数据库的GSE104131数据集，对GSE104131测序数据进行加权基因共表达网络分析，得到关联前列腺癌(PCa)组织最高的关键模块，并与TCGA测序数据取交集，获得交集基因表达矩阵，进而对其表达量进行差异比较，最后对差异基因进行单因素和多因素cox回归分析，构建前列腺癌的预后风险预测模型，并对模型进行验证。结果 加权基因共表达网络分析(WGCNA)分析获得棕色模块为关键模块，差异表达基因共有200个，单因素cox回归分析获得16个与总生存率高度相关的潜在基因，多因素cox回归分析获得4个与PCa患者预后相关的基因，且构建了一个四基因风险预测模型。结论 本研究构建的模型对前列腺癌高低风险人群有较好的生存预测能力，为PCa预后风险的研究提供了基础，可为PCa的治疗提供新的方向。     

甲状腺癌铁死亡预后风险模型的构建及其潜在机制的生物信息学分析

目的：筛选甲状腺癌（TC）差异预后铁死亡基因（PFRGs）,构建TC铁死亡相关基因（FRGs）预后风险模型,并阐述其潜在作用机制。方法：从癌症基因组图谱（TCGA）数据库获取基因表达及临床数据,从铁死亡疾病数据库（FerrDb）和人类基因数据库（GeneCards）中获取FRGs,采用R软件筛选TCPFRGs;从TCGA和GTEx数据库获取TC组织和甲状腺组织中PFRGs mRNA表达数据,从人类蛋白图谱（HPA）数据库获取免疫组织化学结果,验证PFRGs mRNA和蛋白表达的差异;采用时间依赖性受试者工作特征（time-ROC）曲线和Kaplan-Meier曲线评估PFRGs与TC患者生存和预后的关系;采用单因素和多因素Cox回归分析计算PFRGs表达的风险评分,纳入TC患者临床数据,进行独立预后分析,并构建Nomogram图;TCGA数据库中PFRGs与各基因表达的相关性采用Spearman相关分析,计算相关系数并筛选共表达基因;采用生物信息学方法对PFRGs共表达基因进行蛋白-蛋白互作（PPI）网络图、基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析。结果：在TC...     

泛癌中CCL18的差异表达、预后及其与免疫细胞浸润的相关性分析

目的 旨在通过多数据库的分析来揭示CCL18在33种癌症类型中的表达、预后及其与免疫细胞浸润的相关性。方法 通过GTEx数据库、CCLE数据库、TCGA数据库综合分析CCL18在泛癌中的表达模式。单因素Cox回归用于分析CCL18在泛癌中的生存和预后。通过TIMER2.0数据库分析CCL18与免疫微环境的关系。分析了CCL18与免疫检查点基因表达谱、DNA错配修复基因(MMRs)和甲基转移酶编码基因的关系。Spearman用于分析CCL18表达水平与肿瘤突变负荷(TMB)和微卫星不稳定性(MSI)的关系。结果 在本研究中，发现CCL18在大多数癌症中异常过表达。CCL18与肿瘤患者的年龄、性别、肿瘤分期和免疫亚型等临床参数密切相关。单因素回归分析表明CCL18表达与患者在ACC、DLBC、LAML、UVM、CESC和LGG中的不良预后密切相关。在大多数癌症中，CCL18的表达与28种免疫细胞亚型、免疫相关通路、肿瘤微环境呈正相关。CCL18与主要组织相容性复合体、免疫激活剂、免疫抑制剂、趋化因子和趋化因子受体相关基因共表达。此外，CCL18与许多癌症中的肿瘤新抗原、肿瘤突变负荷、微卫星...     

基于生物信息学分析FAM110A在乳腺癌中的表达及临床意义

目的 基于多数据库探讨FAM110A在乳腺癌中的表达及临床意义。方法 通过Oncomine数据库和GEPIA网站对FAM110A mRNA表达进行泛癌分析。采用Oncomine数据库和UALCAN数据库对FAM110A在乳腺癌中的表达进行分析。采用GEPIA分析FAM110A表达水平与患者生存预后的关系。基于HPA数据库探讨FAM110A基因在肿瘤组织中的表达情况及定位。采用cBioportal和STRING数据库分析互作蛋白构建共表达分子调控网络。采用DAVID网站对FAM110A的共表达分子进行基因本体论(GO)及京都基因和基因组(KEGG)富集分析。结果 在乳腺癌中FAM110A的表达显著上升(P <0.05),且与临床分期相关(F=2.84,P <0.05)。FAM110A高表达的乳腺癌患者预后不良(P <0.05)。GO和KEGG富集分析结果显示,FAM110A的共表达基因主要参与DNA转录调控和泛素介导的蛋白质水解等通路。结论 FAM110A在乳腺癌中的表达高于正常组织,高表达患者预后不良,FAM110A的表达与乳腺癌肿瘤分化水平有关。     

基于数据库分析ASF1B在胃癌中的表达与预后的关系

〔目的〕研究ASF1B基因在胃癌中的表达水平,进而分析ASF1B基因表达水平与预后的关系.〔方法〕从TCGA(the cancer genome atlas)数据库和GEO(Gene ExPession Omnibus)数据库中下载胃癌的RNA?seq和临床数据;分析TCGA数据库中ASF1B在胃癌组织与癌旁组织的差异表达;采用KaPlan?Meier方法分析GEO数据库和TCGA数据库中ASF1B表达量与患者总生存期的关系,并采用COX回归分析基因表达和其他临床相关因素与预后的关系;应用GSEA软件分析ASF1B在胃癌中的作用通路;绘制预后相关列线图并计算C?指数.〔结果〕胃癌组织中ASF1B的表达量显著高于癌旁组织;K?M生存分析显示ASF1B低表达的总生存率较差,多因素COX分析表明ASF1B为患者总体生存率的独立预后因素,验证集显示相似的结果,绘制列线图预测胃癌患者1a、2a、3a的生存率并验证C指数表明模型准确度良好;ASF1B高表达主要在细胞周期、同源重组、错配修复、碱基切除修复等通路存在富集,ASF1B低表达主要在ECM受体相互作用和Hedgehog信号通路上富集.〔结论〕ASF1B低表达水平可作为胃癌患者预后不佳的独立因素,评估ASF1B的表达可能有助于预测患者预后.     

基于生物信息学分析WNT7B基因在肺腺癌中的表达及其临床意义

目的:基于生物信息学分析WNT7B基因在肺腺癌(LUAD)中的表达及其临床意义。方法:应用生物信息学方法评价WNT7B在LUAD中的诊断和预后预测价值。通过TCGA、GEO数据库研究WNT7B基因在肺癌中表达情况,并分析WNT7B基因在肺癌和非癌组织中表达差异及其表达与生存率、免疫细胞浸润之间的关系。应用STRING数据库筛选共表达基因并构建调控网络,将共表达基因进行基因本体论(GO)以及京东基因和基因组(KEGG)富集分析,同时应用cBioportal探究WNT7B基因突变对肺癌患者生存期的影响。结果:与正常肺组织相比,LUAD组织中WNT7B基因表达水平明显升高(P<0.01),WNT7B基因作为标志物的灵敏度为0.628。K-M生存分析显示,高表达WNT7B组预后较差(P<0.05)。GSEA揭示了5条与WNT7B基因相关的信号通路,WNT7B基因突变的LUAD患者总生存期(P=0.035 8)的预后预测作用不佳。此外,还发现WNT7B基因表达与免疫显著相关。结论:WNT7B基因有望成为LUAD诊断、预后评估和治疗的新靶点,但仍须进一步开展临床相关研究。     

ADAP2基因与肺鳞癌患者预后及肿瘤微环境免疫细胞浸润的关联研究

目的 分析ADAP2基因与肺鳞癌患者预后及其与肿瘤微环境免疫细胞浸润的关联.方法 下载TCGA(The Cancer Genome Atlas)数据库肺鳞癌患者临床信息和癌组织ADAP2基因转录水平,运用KM生存曲线和Cox比例风险模型分析ADAP2基因和患者预后的关联;采用xCell数据库分析ADAP2基因表达和肿瘤...     

NQO1和NQO2的表达在卵巢癌临床预后中的作用

目的 探讨醌氧化还原酶1(NQO1)和醌氧化还原酶2(NQO2)表达水平在卵巢癌临床预后中的作用.方法 应用两个在线数据库对NQO1、NQO2 mRNA水平和卵巢癌患者预后进行在线分析,通过KaplanMeier plotter(K-M plotter)数据库对1 306例卵巢癌患者进行Kaplan-Meier分析;通过SurvExpress数据库对TCGA数据库中的578例卵巢癌患者进行单因素COX回归生存分析.结果 K-M plotter分析显示:在卵巢癌中NQO1表达水平与卵巢癌预后无明显相关性(P>0.05),NQO2的表达水平越高预后越好(HR=0.83,P=0.006 2).COX回归生存分析显示:在卵巢癌患者中NQO1的表达水平与卵巢癌预后无明显相关性(P>0.05),NQO2 mRNA水平越高预后越好(P=0.038 29).结论 NQO1的表达水平与卵巢癌预后并无明显相关性,而NQO2表达水平越高,卵巢癌临床预后越好.     

基于加权基因共表达网络分析识别F2RL1为结直肠癌的核心致病基因

目的 通过生物信息学方法鉴定与结直肠癌相关的核心基因,并初步验证.方法 从TCGA数据库中下载正常人和结肠腺癌(COAD)患者的临床资料和基因表达数据;从GEO数据库中下载275例结直肠癌患者的肿瘤组织及其癌旁正常组织基因表达数据.通过差异表达基因分析和加权基因共表达网络分析(WGCNA)筛选差异共表达基因.对差异共表...     

基于生物信息学方法分析PDCD10基因在胰腺导管腺癌中的表达水平及其与患者预后的关系

目的 应用生物信息学方法分析程序性细胞死亡分子10(PDCD10)基因在胰腺导管腺癌中的表达水平及其与患者预后的关系。方法 搜索GEPIA数据库中关于PDCD10基因的数据，分析PDCD10基因在胰腺导管腺癌组织中的表达水平及其与患者生存情况的关系。应用UALCAN数据库分析PDCD10基因在胰腺导管腺癌组织中的甲基化水平。应用LinkedOmics数据库分析胰腺导管腺癌组织中与PDCD10基因共表达的基因，并对共表达基因进行基因本体论(GO)功能富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。应用STRING网站绘制PDCD10基因的蛋白-蛋白相互作用网络图。应用TIMER数据库分析PDCD10基因表达水平与胰腺导管腺癌细胞纯度、各类型免疫细胞浸润水平的相关性。结果 胰腺导管腺癌组织中的PDCD10基因表达水平高于正常胰腺组织(P<0.05),病灶组织中PDCD10基因低表达水平的胰腺导管腺癌患者的总体生存率及无病生存率均高于组织中PDCD10基因高表达水平的患者(均P<0.05)。胰腺导管腺癌组织中PDCD10基因甲基化水平高于正常胰腺组织(P<0.0...     

基于TCGA数据挖掘发现ITGB2可能影响急性髓细胞白血病的预后

〔目的〕通过癌症基因组图谱(TCGA)数据库中的急性髓细胞白血病患者的转录本数据和临床数据,探寻AML的骨髓微环境中与肿瘤浸润免疫细胞(TICss)的相关预后基因.〔方法〕通过TCGA数据库下载AML患者的RNA-seq数据,通过R语言软件采用CIBERSORT和ESTIMATE算法计算其中肿瘤免疫细胞和基质细胞成分比例,Kaplan Meier分析绘制生存曲线,利用COX回归分析和蛋白互作网络(PPI)进行差异基因分析,随后利用韦恩图确定PPI和COX回归分析的集合基因.Kaplan Meier生存分析预测集合基因与AML患者的生存预后情况,后续进行基因集富集分析(GSEA)分析其相关富集通路、TICss比例及相关性分析.〔结果〕在AML的骨髓微环境中免疫细胞成分与预后相关(P<0.05),β2-整合素(ITGB2)在COX回归和PPI网络两个基因集中均存在,低表达ITGB2的AML患者生存预后更好(P<0.05).GSEA结果显示,高表达ITGB2与多条免疫相关信号通路相关,TICss分析发现ITGB2与9种免疫细胞相关.〔结论〕IT-GB2的表达量可能与AML患者的不良预后相关,可能通过影响骨髓微环境的免疫细胞发挥作用,提示ITGB2可能作为AML靶向治疗的潜在生物学靶点.