WGCNA方法揭示肝癌预后关键基因：代谢相关基因组的发现

【基于WGCNA方法的肝癌预后研究】这篇文章由中国科技论文在线发布，由李鑫和张娟两位作者共同完成，他们分别来自华北电力大学数理学院，其中李鑫专注于生物信息学研究，而张娟则是一位经验丰富的教授，专长于生物数学、微分动力系统和生物信息学。研究的背景是肝细胞癌，一种高度侵袭性的恶性肿瘤，当前面临的一个重大挑战是如何准确预测患者的复发风险，以便提供个性化的治疗策略。 文章的核心目标是利用加权基因共表达网络分析（WGCNA）这一生物信息学工具，来构建一个基因表达模型，识别那些可能作为肝癌预后生物标志物的基因。首先，通过对训练集中的差异表达基因进行聚类分析，研究人员发现了四个不同的基因模块。接着，他们采用逐步Cox比例风险回归分析，筛选出与患者生存密切相关的模块，并进行了功能和通路富集分析，以揭示这些基因在生物学过程中的作用。 通过单因素Cox风险比例回归模型，作者们进一步挑选出与无复发生存期关联显著的45个基因，这些基因与细胞的代谢过程紧密相关。研究发现，不仅传统的临床分期（如BCLC分期）对肝癌预后有影响，这些特定基因的表达水平也可能成为预测患者复发风险的重要指标。 最后，作者们通过测试集验证了这些基因的预测能力，通过绘制Kaplan-Meier曲线和对数秩检验，证实了它们在区分生存率上的有效性。他们还将这些基因标记以及临床信息纳入多因素Cox回归分析，以全面评估这些因素对肝癌预后的影响。 这项研究通过WGCNA方法揭示了肝细胞癌预后的关键基因，并为理解肝癌的分子发病机制和制定个性化治疗策略提供了新的视角。该研究对于改善肝癌患者的预后管理具有重要的实际意义，同时也展示了生物信息学在癌症研究中的应用潜力。