关注小云的粉丝朋友们还记不记得之前分享过的“失巢凋亡”方向？

当时小云有说过“失巢凋亡”的生信发文套路——与铁死亡、铜死亡、坏死性凋亡等其他细胞死亡形式的套路基本一致，关键在于“失巢凋亡基因集合”的获得，拿到基因集合后基本上就可以按照之前铁死亡等的套路进行复现！

其实，除了发文套路类似，它的发文规律也跟铁死亡、铜死亡一样，一开始都是最简单的预后模型、然后加些肿瘤分型，慢慢地只用mRNA分析分数不高了就开始做lncRNA或者与其他热点联合，再往后就得追求思路创新或者加一些湿实验···（ps：粉丝朋友们，可以回想一下小云推荐生信思路的规律，看看是不是这么回事儿~ ~）

所以呢，面对这个形势，咱们“失巢凋亡”的生信思路也得搞个进阶版了，祭出“lncRNA大法”（ps：虽然lncRNA本身有点像过气明星，但它确确实实是个万金油的存在，超级百搭，什么热点都能关联上lncRNA分析来提高创新性，所以关键时刻还是要用上这员大将！）

题目：膀胱癌患者失巢凋亡相关lncRNA免疫浸润及免疫治疗反应综合分析

杂志：Front. Immunol

影响因子：IF=8.786

发表时间：2022年11月

失巢凋亡是程序性细胞死亡PCD的一种形式。研究表明，失巢凋亡参与肿瘤进展和癌细胞转移和扩散的决定性步骤，但它在膀胱癌中的作用仍不清楚。作者试图筛选失巢凋亡相关的lncRNA ，以便建立一个风险模型，了解其预测膀胱癌预后和免疫景观的能力。

通过Pearson相关分析筛选失巢凋亡相关lncRNA（arlncRNA），并在TCGA队列中进行差异表达分析。利用单变量Cox分析和LASSO回归分析构建基于7-arlncRNAs的风险模型。使用ROC曲线和生存曲线来验证模型的准确性和预后价值并建立列线图。在高低风险组间进行GSEA富集分析、免疫浸润分析和药敏性分析。基于arlncRNAs的表达通过共识聚类分析将BCa患者分为三种亚型，以进一步研究预后、免疫浸润水平、免疫检查点和药物敏感性的差异。

1. 膀胱癌患者的arlncRNA的鉴定与模型构建

图1 膀胱癌风险模型的构建

图2 风险模型的验证和列线图构建

图3 膀胱癌患者免疫浸润和药敏性分析

3. 膀胱癌不同亚型的TME差异和药敏性分析

基于arlncRNAs的表达通过共识聚类分析将BCa患者分为三种亚型（图4A），并分析3个亚型与2个风险组之间的相关性（图4D）。CIBERSORT、TIMER、XCELL等算法评估3个亚型间的免疫浸润情况（图4E），分析比较亚型间的TME相关评分（图4F），通过“gg pubr”R包比较了两个风险组之间的免疫检查点表达（图4G）。KM生存曲线评估亚型间的OS预后情况（图4H），通过“pRophetic”R包分析风险组间的药敏性（图4I）。

图4 膀胱癌不同亚型的TME差异和药敏性分析

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