文摘目的基于细胞焦亡基因构建前列腺癌(PCa)预后模型并分析其肿瘤微环境。方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库中获取502例PCa患者和51例健康者的基因转录组数据、基因突变数据,提取差异表达的细胞焦亡基因。从基因表达综合(GEO)数据库中获取96例PCa患者的临床特征及细胞焦亡基因表达数据,筛选出与预后相关的细胞焦亡基因。从ImmPort数据库中下载免疫细胞数据。采用聚类分析确定PCa患者的最佳亚型分组并采用主成分分析(PCA)进行验证。对不同亚型PCa患者的差异交集基因进行基因本位(GO)功能注释和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。将单因素Cox分析获得的显著差异表达基因纳入Lasso回归模型,获取与预后相关的基因。将PCa患者随机均等分为训练集和测试集,分别进行Lasso回归分析,根据训练集风险评分的中位值将训练集、测试集分为高风险组和低风险组。采用多因素Cox回归模型分析PCa患者预后的独立影响因素并构建预后模型。应用R语言包分析细胞焦亡基因与免疫细胞含量、干细胞含量与风险评分的相关性及高低风险组患者的肿瘤突变负荷差异。结果差异分析获得37个显著差异表达的细胞焦亡基因。根据细胞焦亡基因的表达量及临床数据分析,获得10个与PCa预后相关的细胞焦亡基因。根据累积分布函数图的K值将PCa分为A、B、C三个亚型,且经PCA分析验证分型结果可靠。GO及KEGG富集分析结果显示,109个差异交集基因主要通过细胞外基质组织(EMO)、细胞外结构组织(ESO)、肽基酪氨酸磷酸化(PTP)、肽基酪氨酸修饰(PTM)等通路激活蛋白酪氨酸激酶(PTK)、跨膜受体蛋白激酶(TRPK)等分子功能。Lasso回归模型筛选出B细胞淋巴瘤/白血病3(BCL3)、骨形成蛋白2(BMP2)、C-C趋化因子受体5(CCR5)、几丁质酶3样蛋白2(CHI3L2)、肝癌缺失蛋白1(DLC1)、主要组织相容性复合体Ⅱ类DQ a
