[摘 要] 目的 采用生物学信息方法分析铁死亡相关基因并构建肺鳞癌预后模型。方法 在癌症基因组图谱(TCGA)中 获得所有肺鳞癌转录组数据及临床资料,从现有文献中查找铁死亡相关基因,使用 R软件筛选出与预后相关的铁死亡相关基因, 再进一步使用 LASSO 回归分析的方法筛选关键铁死亡相关基因,进行预后模型的构建。根据每例患者计算得出的 LASSO 回归 系数,按照风险评分高低分为高风险组和低风险组,再对构建的模型进行 Kaplan-Meier生存分析、受试者接受特征(ROC)曲线评 价。高风险组和低风险组进行差异基因分析,并分析差异基因富集状态和免疫功能状态。鉴定该预后模型是否独立于其他临床 特征的预后因子的方法则采用多因素 Cox回归。结果 单因素 Cox回归分析显示,在52个差异表达的铁死亡相关基因中,5个 基因可能与预后相关,这5个基因经 LASSO 回归分析也确认为影响预后的关键基因。此外,生存分析结果显示,低风险组(中位 生存期是2.26年)的预后较高风险组好(中位生存期1.65年),差异有统计学意义(P