2026-10-13T22:58:51Z https://www.scidb.cn/oai

10.57760/sciencedb.j00217.09009 2025-08-07T10:42:22Z

2025-08-07 Single-cell transcriptome analysis of prognostic biomarkers associated with the immune microenvironment in lung adenocarcinoma doi:10.57760/sciencedb.j00217.09009 en 目的：本研究旨在利用多种生物信息学方法探讨LUAD患者免疫浸润相关的预后生物标志物，并探讨其潜在的分子机制。方法：从GEO数据库获取LUAD的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据。细胞亚型注释后，分析LUAD患者免疫细胞群的比例。筛选LUAD组和对照组之间与免疫微环境相关的差异表达基因（DEGs）。进行伪时间轨迹分析，揭示细胞状态和发育过程的动态变化，构建加权基因共表达网络（WGCNA）筛选LUAD相关模块化基因，结合3种机器学习算法检测潜在关键基因并进行生存分析，RT-qPCR验证LUAD患者关键基因的表达。绘制ROC特征曲线诊断关键基因的价值，采用CIBERSORT算法分析LUAD中免疫细胞的分布以及关键基因与免疫浸润细胞的相关性。结果：通过单细胞和批量转录组学的综合分析，鉴定出5个与免疫浸润相关的关键基因（FKBP11、SLAMF7、FCRL5、MS4A1和CXCL13）。生存分析显示，FCRL5和MS4A1高表达组患者的OS显著高于低表达组，ROC曲线显示FCRL5和MS4A1基因均具有良好的诊断能力，LUAD患者与健康对照的表达差异显著，RT-qPCR证实其在LUAD患者与健康对照之间的差异表达。相关性分析显示，FCRL5呈阳性与滤泡辅助性T细胞、M1巨噬细胞和幼稚B细胞相关，与活化肥大细胞和中性粒细胞呈负相关;MS4A1与幼稚B细胞和滤泡辅助性T细胞呈正相关，与活化肥大细胞和静息自然杀伤细胞呈负相关。结论：FCRL5和MS4A1被鉴定为LUAD免疫浸润相关的关键预后基因，为LUAD的诊治提供理论依据。 LUAD; Prognostic key genes; scRNA-seq; Machine learning; Immune infiltration null.null null.null null.null null.null PUBLIC https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ dataset Science Data Bank