让文章锦上添花的模型构建后故事思路总结

很多生信分析的文章都会进行模型构建，在构建模型之后如何去写故事，来进行文章的思路绘制和故事讲解非常关键。写好一个故事常常会给文章带来锦上添花的效果。因此，今天小编就和大家分享几个模型构建后的故事思路，大家可以体会下文章的思路以及逻辑。

思路一：其他数据模型验证支持结果+模型效能评估增加说服力+刻画模型与临床因素关联结合临床+模型基因功能分析解析生物学意义+模型与免疫突变等多维度结合分析丰富内容

例子：Development of a novel gene signature to predict prognosis and response to PD-1 blockade in clear cell renal cell carcinoma（IF:8.11）

该研究针对肾透明细胞癌ccRCC从GEO数据库、TCGA数据库、ArrayExpress数据库下载RNA-seq数据及临床数据。对TCGA数据集识别的ccRCC样本和癌旁组织的DEGs进行WGCNA分析识别与临床特征有关的关键模块。根据MCODE分析和PPI网络分析得到核心基因，对核心基因进行LASSO回归分析筛选到4个基因。KM分析表明，其中有两个基因高表达与OS较差有关。最终，基于这两个基因构建预后模型计算风险打分。根据风险打分中位数将患者分为高风险组和低风险组。

预后模型的验证+模型效能评估：作者对TCGA队列，E-MTAB-1980和TMA队列验证预后模型的性能，进行了KM分析并计算了ROC对模型进行评估（）。

模型与临床因素关联：分析了高风险组的患者G3和G4期的比例及病理分期。及模型基因表达水平与年龄，AJCC分期，肿瘤大小和等级等的相关性（），及随肿瘤等级增加，模型基因染色强度（）。

模型基因功能分析：作者对TCGA队列进行GSEA和GSVA分析，刻画了排名前面的显著富集通路。及模型基因高表达组中的基因显著

富集功能（）。

模型与免疫突变结合分析：作者分析了高风险组及低风险组免疫表型（），及高风险组与低风险组的体细胞突变情况（）。

思路二：缺氧模型内部外部验证支持结果+模型与临床特征之间的关系结合临床+模型与免疫特征的相关性丰富内容+模型与分子亚型及精准治疗的关系注重应用

例子：A Robust Hypoxia Risk Score Predicts the Clinical Outcomes and Tumor Microenvironment Immune Characters in Bladder Cancer（IF:7.561）

该研究中，作者整合了多个独立的BLCA数据集来开发新的缺氧风险预测模型，并将其与临床结果、TME特征和治疗效果预测相关联。

缺氧模型内部外部验证：作者在TCGA验证队列中成功验证了缺氧风险评分在预测OS中的作用（），作者进一步在其他队列中验证了缺氧风险评分对预后的预测价值（）。

模型与临床特征之间的关系：作者评估了缺氧风险评分与分级和分期的关系。并在三个外部队列中进一步验证了这些结果。然后，作者进行了单因素Cox分析和多因素Cox分析再次确认缺氧风险评分是一个独立的预后因素（）。

模型与免疫特征的相关性：肿瘤免疫微环境的状态决定了癌细胞的命运和免疫治疗的疗效。因此作者分析了风险评分与癌症免疫微环境之间的相关性（）。

模型与分子亚型及精准治疗的关系：接下来作者分析了风险评分与经典分子亚型分类之间的相关性及对几种治疗方案的预测作用（0）。

思路三：模型验证评估支持结果+模型与临床特征关系结合临床+模型生物学功能分析解析生物学意义+模型与免疫微环境关系增加维度+模型与体细胞突变丰富内容

例子：Development and validation of a novel ferroptosis-related gene signature for predicting prognosis and immune microenvironment in head and neck squamous cell carcinoma（IF：4.933）

本篇文章主要基于头颈部鳞状细胞癌患者的铁死亡相关基因构建预后模型，表明铁死亡可能是头颈部鳞状细胞癌患者的潜在治疗靶点。

模型验证评估：使用GEO数据集验证该预后模型的性能，GEO数据集同样分为HRisk和LRisk。KM分析表明HRisk的OS更差并且死亡更早，PCA分析同样可以将两组分开（1）。

模型与临床特征关系：作者接下来分析了模型与临床特征的关系，多因素Cox回归分析表明风险打分是OS的独立预测因子（2）。

模型功能分析：作者对TCGA队列和GEO队列的HRisk和LRisk的DEG进行GO和KEGG富集分析（3）。

模型与免疫微环境关系：作者分析了两个队列的HRisk患者的基质打分，免疫打分，CYT打分及TCGA队列中LRisk患者的RCT丰度和TCGA队列和GEO队列中的naïve B细胞，树突状细胞，嗜酸性粒细胞等比例（4和15）。作者也分析了模型与免疫浸润及免疫相关基因的分析（6，17）。

模型与体细胞突变：作者分析了HRisk组中的体细胞突变比例及HRisk组的TMB和两组之间新抗原趋势一致（8）。

小编为大家整理了三篇文章，他们分别从PD-1、缺氧、铁死亡的角度去构建模型，小编重点概括了构建模型后的思路及逻辑，可以看出针对模型的解析和模型的构建同样重要。感兴趣的小伙伴们可以仔细研读细细体会下。

参考文献1：Development of a novel gene signature to predict prognosis and response to PD-1 blockade in clear cell renal cell carcinoma（IF:8.11）；

参考文献2：A Robust Hypoxia Risk Score Predicts the Clinical Outcomes and Tumor Microenvironment Immune Characters in Bladder Cancer（IF:7.561）；

参考文献3：Development and validation of a novel ferroptosis-related gene signature for predicting prognosis and immune microenvironment in head and neck squamous cell carcinoma（IF：4.933）；