总结起来为:NSCLC的免疫治疗队列分析识别与ICI治疗患者预后相关的基因突变。接着,对TCGA NSCLC队列进行分析,用于验证特异的基因突变与肿瘤免疫原性,抗肿瘤免疫力以及肿瘤相关通路改变的关系。 本文真实框架为:Clinical Cohorts and Survival AnalysisNSCLC ICI治疗队列来自2019年nature genetics文章,数据存放于cBioPortal,数据本...
结果表明:LRP1B (43% vs 9%,P = 0.001)、EPHA5 (24% vs 1%, P = 0.002)、PRKDC (14% vs 1%, P = 0.039)、PREX2 (14% vs 0%,P = 0.012)和FAT1 (14% vs 0%,P = 0.012)在COPD-LC中突变频率更高(图1B),据报道这些突变与NSCLC或泛癌中更好的免疫治疗疗效相关。
本项目以非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)中的肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)作为展示 选用的数据库是TCGA。 物种:人类(Homo sapiens) 实验分组:疾病组,对照组。 我这里使用的R版本是4.2.2 要用到的R包:tidyverse,rtracklayer, dplyr 1. 数据集获取 首先进入XENA.UCSC(https://xena.ucsc....
肿瘤微环境中的巨噬细胞表型与非小细胞肺癌(NSCLC)的预后相关。免疫抑制性巨噬细胞促进肿瘤进展,而促炎性巨噬细胞可能驱动抗肿瘤免疫反应。个体非小细胞肺癌如何影响巨噬细胞表型是一个主要的知识缺口。 Methods 方法 To systematically study the impact of lung cancer cells on macrophage phenotypes, we developed ...
UCSC基因组浏览器是基因组测序数据可视化的一个标志性工作。漂亮的图形展示,PDF出图,便捷的在线操作,丰富的调控信息,繁多的公共数据集,特有的多样品Overlay展示等,都是其特色。也可以在本地安装UCSC基因组浏览器,用于测序数据可视化 (三) - UCSC genomebrowser。
肺癌在组织病理学上主要分为非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)和小细胞肺癌(small cell lung cancer,SCLC)两类。非小细胞肺癌是肺癌中最常见的类型,约占每年新发肺癌患病总例数的80%~85%[2]。肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD...
预后目的探讨FUNDC1在非小细胞肺癌中的表达及其对患者临床病理学特征以及预后的影响.方法基于TCGA数据库分析线粒体受体(DRP1,BNIP3,FUNDC1,NIX,RHEB,LC3,OPA1,MFN1)在正常组织与NSCLC组织中表达的差异及其对患者预后的影响.免疫组织化学法检测68例NSCLC以及正常组织中FUNDC1的表达.SPSS22.0统计软件分析FUNDC1表达与...
如何找到somatic的突变信息的maf文件,仍然是从UCSC的XENA浏览器里面选择NSCLC的里面的LUAD数据集即可,这个是网页里面的鼠标点击操作。值得注意的是网页里面关于同一个癌症有两个跳转链接哦(其中一个带有GDC的前缀): 生信技能树 2023/12/28 3560 使用SNVSniffer软件找somatic mutation githubgit开源httpshttp SNVSniffer ...
如果我们感兴趣NSCLC的里面的LUAD数据集的somatic的突变信息的maf文件,可以借助TCGAbiolinks包进行TCGA的somatic的突变信息下载整理,代码非常简单, 如下所示: library(TCGAbiolinks) query <- GDCquery( project ="TCGA-LUAD", data.category ="Simple Nucleotide Variation", ...
Bioinformatics methods are used to construct an immune gene prognosis assessment model for patients with non-small cell lung cancer (NSCLC), and to screen biomarkers that affect the occurrence and prognosis of NSCLC. The transcriptomic data and clinicopa