【01】ccRCC与免疫浸润

标题：Landscape of immune cell infiltration in clear cell renal cell carcinoma to aid immunotherapy

期刊|日期：Cancer Science | 13 March 2021

1 第一次分亚群

  • TCGA 525样本（TPM）
  • 29个 imunne signature：16 免疫细胞与13个免疫相关功能
  • 使用ssGSEA方法计算每个样本的signature score
  • 基于signature score，使用ConsensuClusterPlus包分得5个亚群
    • PCA可视化轮廓
    • PD-1与PD-L1表达差异
    • C1+C4与C2+C3+C5间生存差异
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2 第二次分亚群

  • 两大组之间（C1+C4与C2+C3+C5）进行差异分析，得到658个差异基因
  • 基于上述差异基因，再次使用ConsensuClusterPlus包重新分成3个亚群
    • PCA可视化轮廓
    • PD-1与PD-L1表达差异
    • 三组间生存分析
    • 29种signature score在三组间的分布差异
    • immune score与stromal score在三组间的分布差异（ESTIMATE）
  • 根据与分组的相关性，将上述差异基因分成signature A/B
    • 通路富集分析
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3 TII分数及衍生分析

  • 分别计算signatue A/B的第一主成分之和，然后相减作为每个样本的TII score
  • 根据survmier包计算最佳阈值划分成high与low score两组，并进行一系列后续分析：

（1）生存分析

（2）与之间鉴定亚群的关系

（3）GSEA分析

（4）与TMB的独立性分析

（5）29种signature score在两组间的分布差异

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（6）免疫检查点基因表达在两组间的分布差异

（7）使用pRRophetic进行药物敏感度分析

（8）基于两组间的差异基因【high vs low】进行CMAP药物匹配

（9）TII分组与临床信息的关系（fish exact test）

  • 外部数据集验证（生存分析）
    • PFS
    • TCGA papillary renal cell carcinoma乳头状肾细胞癌
    • IMvigor210 cohort（urothelial cancer，尿路上皮癌）
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【02】ccRCC与IFN-γ相关基因

标题：Comprehensive Multi-Omics Identification of Interferon-g Response Characteristics Reveals That RBCK1 Regulates the Immunosuppressive Microenvironment of Renal Cell Carcinoma

期刊|日期：Cancer Science | 02 November 2021

1、整体批量分析

  • 24个IFN-γ响应相关基因
  • （1）TCGA：530 ccRCC, 323 pRCC, and 91 chRCC
    • 分别与癌旁组织差异分析
    • 基因高低表达分组与病人癌症阶段(Stage)，生存时间的关系
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  • （2）肿瘤突变数据：SNV，CNV，genetic mutation
    • 基于GSCA网站完成：http:// bioinfo.life.hust.edu.cn/GSCA
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2、预后模型筛选基因

  • 分别从ccRCC，RCC的OS与RFS(2×2)的4种组合进行套路分析
    • LASSO回归建模
    • 计算risk score，以中位数分组
    • 生存分析，AUC分析，免疫浸润相关性分析
  • 基于ccRCC的OS预后模型，对高低风险组差异基因分析，通路富集
  • 分别以OS与PFS为目标的诺模图分析发现RBCK1为关键基因
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3、单基因分析

  • 基于单细胞数据集（TISCH database），发现基因高表达的免疫细胞类型
  • 泛癌分析（1）与癌旁组织的差异表达；（2）与免疫检查基因的相关性
  • 基因表达高低分组与TIDE score、免疫检查点基因表达相关性
    • ICGC验证TIDE score
  • FUSCC数据集验证差异表达，免疫浸润、生存分析

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【03】ccRCC的免疫预后基因

标题：Immune-Associated Gene Signatures Serve as a Promising Biomarker of Immunotherapeutic Prognosis for Renal Clear Cell Carcinoma

期刊|日期：Frontiers in Immunology | 24 May 2022

  • 1、筛选候选基因
    • TCGA：539 tumor/72 normal → 9459 DEGs
    • InnateDB+ImmPort数据库 → 2660 immune genes
    • 上述取交集 → 946 个，用于WGCNA鉴定与tumor相关的两个模块，取40 hub genes
  • 2、建立预后模型
    • 40个候选基因经cox回归，筛选得到24个
    • 再经多变量回归，鉴定5基因组成的模型SHC1，WNT5A, NRP1, TGFA, IL4R
    • 计算risk score，根据中位数分组，生存分析具有显著性
    • 使用ICGC的生存数据做进一步验证
  • 3、预后模型衍生分析
    • risk score与其它临床指标的独立性
    • risk score分组与通路GSEA的关系
    • risk score分组与基因突变的关系
    • risk score分组与免疫浸润的关系
    • risk score分组与TIDE score的关系

【04】ccRCC与单基因

标题：PIK3C2A is a prognostic biomarker that is linked to immune infiltrates in kidney renal clear cell carcinoma

期刊|日期：Frontiers in Immunology | 30 March 2023

  • PIK3C2A
  • 1、初步表达分析
    • 泛癌分析：差异表达、COX相关性(OS/DFS/PFS)
    • TCGA KIRC分析(下调) + GEO验证 + HPA验证 + WB验证
    • 单细胞分析：高表达数据类型/对照前后差异表达
  • 2、临床预后分析
    • 高低表达分组的生存分析/AUC
    • 高低表达分组的差异临床指标分析
    • 基因与其它临床指标的预后独立性
  • 3、实验siRNA敲除后的影响
  • 4、其它衍生分析
    • 基因表达与免疫浸润的关系
    • 基因表达与免疫细胞相关marker的关系
    • 与PIK3C2A基因表达所有相关的基因-→通路

【05】PCa与巨噬细胞

标题：Multi-omics analysis reveals a macrophage-related marker gene signature for prognostic prediction, immune landscape, genomic heterogeneity, and drug choices in prostate cancer

期刊 | 日期：Frontiers in Immunology | 14 April 2023

  • 1、筛选signature gene
    • scRNA-seq
      • macrophage cluster →307 marker genes
        • Consensus分群 → C1 versus C2+C3
        • 生存分析/临床指标/免疫功能/差异基因通路
      • 38个 Cox genes
    • TCGA → 18304 DEGs
    • 21 交集基因，经lasso回归，9个基因
  • 2、基因层面分析
    • scRNA seq细胞类型表达、RT-qPCR验证差异表达
    • 基因表达与临床表型、CNV/SNP、ICB基因、免疫治疗IPS
  • 3、risk score层面分析
    • riskscore与临床表型、免疫浸润、肿瘤相关指标评价
    • 根据中位数分为高低组
      • 生存分析/AUC，差异分析/通路
      • CNV/SNP，药物敏感度分析（分子对接）
    • 构建诺模图及相关分析
    • GEO数据验证
      • GSE70768， GSE46602
      • “inSilicoMerging”包去批次