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- 2026年01月07日
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研载生物科技
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生存分析
生存分析：预后与临床表型、基因表达的关联
1 分析目的
关联肿瘤病人生存信息与对应临床表型、基因表达数据，发现与病人预后显著相关的基因表达或者临床表型，可用于预后模型的构建
2 数据来源
TCGA/GEO数据库的临床数据（预后以及表型）、基因表达谱
3 分析方法
整理临床数据中对应患者的预后信息，包括总生存时间（Overall survival, OS）、生存状态（OS status）。将差异mRNA（或临床表型）作为候选因子，结合其表达值与预后信息，采用Kaplan-Meier[13]生存分析方法，通过将患者按照其基因表达值的中位值分为高表达组和低表达组（或按照临床信息分组），进行K-M生存曲线绘制，同时采用Logrank检验计算显著性p.value值，初步筛选p.value<0.05的因子，得到预后显著相关的基因与临床表型。
4 交付文件
（1）整理得生存数据-临床表型（基因表达）的信息（Excel）
（2）每个分析因子的KM生存曲线图以及对应统计显著性
5分析结果示例图
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文献和实验Cell 突破：历时 4 年、追踪 1183 种代谢物，傅静远等发现微生物的长期稳定性与健康的关系
。 图片来源：Cell 总之，该研究对肠道微生物进行了动态研究，揭示人类肠道微生物的长期遗传稳定性和个体特异性，同时借助与临床表型和代谢物的关联分析揭示了肠道微生物在宿主健康方面的影响。 研究背景 人类肠道微生物群落在个体之间表现出巨大的差异，在一个人的生命过程中，肠道微生物群的组成也会发生变化，这种变化可能反应了宿主的健康或疾病状况。前期的研究表明，肠道微生物组成的变化与糖尿病、炎症性肠炎等疾病显著相关。 然而，关于肠道微生物组成的动态变化等几个重要问题仍然有待进一步研究。比如说，除了肠道微生
转移因子 PLAU、LGALS3 等，表现为促癌的特征；TAN-2 与炎症相关（表达 NLRP3、CD69 和 IL1RN 等基因）；TAN-3 的基因表达特征和 PMNs 类似且高表达与中性粒细胞跨内皮迁移相关的基因（VNN2 和 SELL），说明 TAN-3 可能是迁移到肿瘤微环境中的过渡态细胞；而 TAN-4 特征性地高表达干扰素刺激基因。 （3） TAN-1 与 PDAC 患者不良预后相关 鉴于 TAN-3 的过渡态特征，研究者应用 monocle2 算法进一步构建了中性粒细胞状态轨迹
生表型极化，进而抑制抗肿瘤免疫应答；基质细胞则能通过分泌功能性因子或重塑 ECM 的理化特性，推动肿瘤的侵袭与转移进程。此外，TME 的空间拓扑结构（如三级淋巴结构的存在形式与定位）也对肿瘤免疫应答效率及患者预后具有显著影响。 因此，系统解析肿瘤微环境的组成特征、功能分工及其与肿瘤细胞的动态互作机制，对于开发新型免疫治疗、靶向治疗策略以及精准预测治疗响应，均具有不可或缺的理论与临床价值。接下来，我们将通过具体案例，阐述如何利用单细胞与空间组学技术解析肿瘤微环境的相关生物学问题。 案例一： 单细胞
