Identification of a single cell-based signature for predicting prognosis risk and immunotherapy response in patients with glioblastoma

胶质母细胞瘤 胶质瘤 免疫疗法 基因签名 医学 肿瘤科 基因 免疫系统 多路复用 癌症 计算生物学 免疫学 基因表达 癌症研究 生物信息学 遗传学 生物
作者
Ziyu Dai,Nan Zhang,Ran Zhou,Hao Zhang,Liyang Zhang,Zeyu Wang,Wenjing Zeng,Peng Luo,Jian Zhang,Zhixiong Liu,Quan Cheng
出处
期刊:Clinical Immunology [Elsevier BV]
卷期号:251: 109345-109345 被引量:12
标识
DOI:10.1016/j.clim.2023.109345
摘要

This study constructed a novel gene pair signature based on bulk and single-cell sequencing samples in relative expression order within the samples. The subsequent analysis included glioma samples from Xiangya Hospital. Gene pair signatures possessed a solid ability to predict the prognosis of glioblastoma and pan-cancer. Samples having different malignant biological hallmarks were distinguished by the algorithm, with the high gene pair score group featuring classic copy number variations, oncogenic mutations, and extensive hypomethylation, mediating poor prognosis. The increased gene pair score group with a poorer prognosis demonstrated significant enrichment in tumor and immune-related signaling pathways while presenting immunological diversity. The remarkable infiltration of M2 macrophages in the high gene pair score group was validated by multiplex immunofluorescence, suggesting that combination therapies targeting adaptive and innate immunity may serve as a therapeutic option. Overall, a gene pair signature applicable to predict prognosis hopefully provides a reference to guide clinical practice.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研通AI6.3应助啦啦啦采纳,获得30
刚刚
33关注了科研通微信公众号
刚刚
1秒前
dudududu发布了新的文献求助10
1秒前
852应助vivi采纳,获得10
2秒前
3秒前
从容幻儿发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
Eatanicecube完成签到,获得积分10
7秒前
小狗黑头发布了新的文献求助10
7秒前
niuniu发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
Y1Zhou发布了新的文献求助10
8秒前
英雷完成签到,获得积分10
8秒前
12数据库完成签到,获得积分10
9秒前
慕青应助冷静的代荷采纳,获得10
11秒前
11秒前
12秒前
生动梦松应助JasonTan采纳,获得30
15秒前
15秒前
粗犷的灵松完成签到,获得积分10
16秒前
科研通AI6.3应助火山书痴采纳,获得30
16秒前
17秒前
科研通AI6.3应助scherrys采纳,获得10
17秒前
要减肥康乃馨完成签到,获得积分10
17秒前
天天快乐应助中将采纳,获得10
17秒前
18秒前
19秒前
细心慕凝完成签到,获得积分10
21秒前
forever发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
21秒前
21秒前
21秒前
22秒前
CipherSage应助合成肉采纳,获得10
22秒前
23秒前
桐桐应助淡定的醉蝶采纳,获得10
23秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场现状调查及投资机会研判报告 1000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场规模及竞争格局分析报告 1000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
适配Micro-LED色转换的高兼容性量子点负性光刻胶制备与工艺研究 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7316632
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8932628
关于积分的说明 18936046
捐赠科研通 6976622
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3214079
关于科研通互助平台的介绍 2382025
邀请新用户注册赠送积分活动 2192830