目的:为寻找肝细胞癌相关预后的铁死亡基因,寻找独立预后的因素,构建肝细胞癌患者铁死亡的预后模型。方法:通过TCGA数据库下载TCGA-LIHC的转录组数据和临床信息,使用Perl语言对TCGA-LIHC的铁死亡相关基因的表达谱数据进行提取。使用R语言的limma包对铁死亡相关基因的表达谱数据进行差异分析。使用R语言的org.Hs.eg.db包对差异的铁死亡基因进行id注释,使用R语言的colorspace,stringi和ggplot2包对铁死亡基因进行GO和KEGG富集分析。使用Perl语言对铁死亡相关基因的表达谱信息和TCGA-LIHC患者的生存时间、生存状态进行整合,通过单因素cox分析,筛选出与LIHC患者生存预后显著相关的铁死亡基因,然后使用多因素cox分析对模型进行构建。使用R语言的survival包对肝细胞癌铁死亡预后模型进行分组,并且进行KM生存分析。使用R语言的pheatmap包对铁死亡预后模型进行风险曲线,生存状态图的绘制。使用Perl对患者的生存时间,生存状态,年龄,性别,TNM分期与铁死亡预后模型进行整合,进行单因素和多因素cox分析,寻找独立预后的因素,并使用了ROC曲线对模型的预后因素进行了评估。结果:TCGA-LIHC包含了个50正常组织,374个肝细胞癌组织。通过差异分析,共得到了TCGA-LIHC相关铁死亡差异基因83个,其中上调基因70个,下调基因13个。GO功能富集分析显示,response to oxidative stress和cellular response to oxidative stress是主要的铁死亡相关生物过程;KEGG功能富集分析显示,Ferroptosis和Central carbon metabolism in cancer是主要的生物通路。单因素cox分析筛选出了31个铁死亡预后相关基因,多因素cox分析构建了10个铁死亡相关基因的预后模型(FANCD2,ZEB1,BLOC1S5-TXNDC5,HMOX1,GABARAPL1,FLT3,IDH1,G6PD,VDAC2,MYB),多因素cox回归中的系数如下:铁死亡基因风险评分=(-0.3774×FANCD2的表达)+(-0.3774×ZEB1的表达)+(-0.3774×BLOC1S5-TXNDC5的表达)+(-0.3774×HMOX
