IF：4+ 铁代谢和免疫相关基因标记预测三阴性乳腺癌的临床结局和分子特征
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桓峰基因的教程不但教您怎么使用，还会定期分析一些相关的文章，学会教程只是基础，但是如果把分析结果整合到文章里面才是目的，觉得我们这些教程还不错，并且您按照我们的教程分析出来不错的结果发了文章记得告知我们，并在文章中感谢一下我们哦！
公司英文名称：Kyoho Gene Technology (Beijing) Co.,Ltd.
这期分享一篇2022年6月发表在BMC Cancer（IF=4.632）的文章，作者在三阴性乳腺癌（TNBC）中识别铁代谢+免疫相关特征基因，为肿瘤的免疫治疗提供了新的研究方向。
该文章使用桓峰基因公众号里面转录组分析结合临床预测模型教程即可实现，有需要类似思路的老师可以联系我们！
首选看下转录分析教程整理如下：
RNA 1. 基因表达那些事–基于 GEO
RNA 2. SCI文章中基于GEO的差异表达基因之 limma
RNA 3. SCI 文章中基于T CGA 差异表达基因之 DESeq2
RNA 4. SCI 文章中基于TCGA 差异表达之 edgeR
RNA 5. SCI 文章中差异基因表达之 MA 图
RNA 6. 差异基因表达之-- 火山图 (volcano)
RNA 7. SCI 文章中的基因表达——主成分分析 (PCA)
RNA 8. SCI文章中差异基因表达–热图 (heatmap)
RNA 9. SCI 文章中基因表达之 GO 注释
RNA 10. SCI 文章中基因表达富集之–KEGG
RNA 11. SCI 文章中基因表达富集之 GSEA
RNA 12. SCI 文章中肿瘤免疫浸润计算方法之 CIBERSORT
RNA 13. SCI 文章中差异表达基因之 WGCNA
RNA 14. SCI 文章中差异表达基因之 蛋白互作网络 (PPI)
RNA 15. SCI 文章中的融合基因之 FusionGDB2
RNA 16. SCI 文章中的融合基因之可视化
RNA 17. SCI 文章中的筛选 Hub 基因 (Hub genes)
RNA 18. SCI 文章中基因集变异分析 GSVA
RNA 19. SCI 文章中无监督聚类法 （ConsensusClusterPlus）
RNA 20. SCI 文章中单样本免疫浸润分析 （ssGSEA）
RNA 21. SCI 文章中单基因富集分析
RNA 22. SCI 文章中基于表达估计恶性肿瘤组织的基质细胞和免疫细胞（ESTIMATE） 原创 已修改
**结论:**基于铁代谢和免疫因素联合的IMRGs特征可能有助于评估TNBC的预后、了解分子特征和选择治疗方案。
这篇文章在三阴性乳腺癌（TNBC）中识别铁代谢+免疫相关特征基因，为肿瘤的免疫治疗提供了新的研究方向。我们从文章中提取生信分析流程，看下文章中使用的数据集和生信分析方法，如下：
相关数据准备
数据集选择：
**训练集：**TCGA-BRCA (119 normal and 123 TNBC)
**验证集：**GSE21653，GSE2603
**基因集选择：**2483个免疫相关基因(ImmPort database)，499铁代谢相关基因(MSigDB)
生信分析方法：
我们从文章的分析流程中提取所有的分析内容，整理出来就7个分析条目，每个条目都包括分析的内容，这些分析构成了整个文章，本文属于纯生信分析的文章，下面我们就看看哪些分析可以利用桓峰基因公众号的教程来实现，点击分析条码就会跳转到对应公众号的教程，跟着教程做，您也能发轻松发4+，如下：
30例候选预后TNBC-IMRGs【差异表达火山图(limma)，基因表达热图，相关性矩阵图】
TNBC-IMRGs签名的识别和验证【Lasso回归，Kaplan Meier生存分析和ROC曲线】
3. TNBC-IMRGs特征的分层预后分析 【Kaplan Meier生存分析】
4. 功能富集分析 【GO富集、KEGG富集 and GSEA富集，热图】
- 免疫浸润分析【ESTIMATE算法、CIBERSORT免疫浸润、热图、ssGSEA免疫富集分析、差异表达箱线图】
6. 建立了组合模型的预测模型【单/多因素分析、Kaplan Meier生存分析、列线表（nomogram）、校准曲线(Calibration curve)、决策曲线(DCA)】
7. 组合模型的验证【Kaplan Meier生存分析、ROC曲线】
研究结果
- 30例候选预后TNBC-IMRGs【差异表达limma火山图，基因表达热图，相关性矩阵图】
a. TNBC-DEGs火山图，显著上调和下调的基因分别用红点和蓝点表示；
b. 30例TNBC- imrgs在TNBC与正常标本间的表达图谱；
c. 30个TNBC-IMRGs表达水平相关热图。
2. TNBC-IMRGs签名的识别和验证【Lasso回归，Kaplan Meier生存分析和ROC曲线】
a. 最优lambda产生五个非零系数;
b. 绘制偏似然偏离曲线;
c. 5个基因在TCGA训练集中的风险评分、生存状态和表达情况的分布;
d. Kaplan Meier对高危组和低危组进行生存分析;
e. 训练队列TNBC-IMRGs标记的1-、3-和5年的时间依赖性ROC曲线;
f, i. GSE2603和GSE21653验证集中5个基因的风险评分、生存状态和表达量分布;
g-h、j-k. Kaplan Meier生存分析和ROC曲线。
3. TNBC-IMRGs特征的分层预后分析 【Kaplan Meier生存分析】
a-h. 高危组和低危组的生存差异根据临床变量进行分层:
a、b. 年龄(55岁和>55岁)，
c、d. 淋巴结(N0和N1-3)，
e、f. 肿瘤(T1-2和T3-4)，
g、h. 分期(I-II期和III-IV期)。时间:一天
4. 功能富集分析 【GO富集、KEGG富集 and GSEA富集，热图】
a. 高风险组和低风险组之间的DEGs的显著基因；
b-c. GO和KEGG富集分析；
d-f. GSEA高、低风险人群分析；
g. 高、低风险人群中铁死亡调控因子差异表达的比较。
5. 免疫浸润分析【ESTIMATE算法、CIBERSORT免疫浸润、热图、ssGSEA免疫富集分析、差异表达箱线图】
a-c. 采用ESTIMATE算法分析风险评分与免疫相关评分的相关性;
d. 基于CIBERSORT的充血免疫细胞热图；
e. 风险评分与CD4+T细胞相关性散点图；
f. ssGSEA评价免疫细胞富集评分；
g. 高危和低危人群免疫检查点基因的差异表达分析。
6. 建立了组合模型的预测模型【单/多因素分析、Kaplan Meier生存分析、列线表（nomogram）、校准曲线(Calibration curve)、决策曲线(DCA)】
a. 单因素和多因素Cox回归分析OS与包括风险评分在内的各种临床变量的相关性；
b-c. Kaplan Meier生存分析(b)和临床模型的ROC曲线©；
d. 预测TNBC患者1-、3-、5年生存OS的组合模型绘制列线表（nomogram）；
e. 1年、3年和5年生存期校准曲线(Calibration curve)；
f-g. 联合模型Kaplan Meier生存分析(f)和ROC曲线(g)；
h. 临床模型、基因签名及联合模型的决策曲线分析。
7. 组合模型的验证【Kaplan Meier生存分析、ROC曲线】
a-d联合模型在验证集GSE2603和GSE21653中的Kaplan Meier生存分析(a, c)和ROC曲线(b, d)
这篇文章利用桓峰基因公众号的教程完全可以实现，跟着教程学习肯定有成果，怎么样感觉难吗？如果觉得还是搞不定这些复杂的分析，桓峰基因铸造成功的您，来找我们吧！
References:
- Li XF, Fu WF, Zhang J, Song CG. An iron metabolism and immune related gene signature for the prediction of clinical outcome and molecular characteristics of triple-negative breast cancer. BMC Cancer. 2022;22(1):619. Published 2022 Jun 7. doi:10.1186/s12885-022-09679-x
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