大家好，今天给大家介绍一篇发表于molecular therapy nucleic acids（IF：8.88  上涨1.8），关于肝癌免疫相关分子表型研究的文章。以往的肿瘤免疫表型要么是根据ESTMATE+免疫基因划分要么就是免疫浸润水平+免疫基因划分，今天的有哪些不一样呢，且看分享。

1、收集了29条免疫相关通路使用GSEA计算了样本的ssGSEA得分，接着进行层次聚类得到了高、中、低免疫三个免疫亚组(TCGA, LIRI_JP)

2、筛选上一步分型中显著差异的免疫通路进行生存分析（TCGA）

3、分析不同免疫亚型间免疫、基质、肿瘤纯度评分差异发现不同免疫亚型规律(TCGA, LIRI_JP)

4、分析不同免疫亚型间HLA genes表达差异 (TCGA, LIRI_JP)

5、分析H+M vs L免疫亚型间生存差异

6、识别两个数据集中免疫分型间差异基因交集，筛选预后因子，构建预后signature,构建预后免疫因子和转录因子调控网络（发现IL7R 、IL18RAP 基因被多个TF调控）

7、独立外部数据集发现筛选到的免疫因子与预后相关，遂作实验验证（实验图拿不到）

8、免疫分型间免疫浸润差异 (TCGA, LIRI_JP)

9、lasso构建预后模型，及预测效能评估 (TCGA, LIRI_JP)

总结看起来是不是很简单呢，但是发了快9分噢，羡慕羡慕。总结下：1、双数据集作分析（TCGA人群杂一些，LIRI_JP为亚洲人），并没分主次（某些小的步骤 LIRI_JP数据集没有使用）；2、两套数据集结果阳性；3、实验加持   生信部分总结：很简单 免疫分型+预后signature的构建。

参考文献：An immunogenomic signature for molecular classification in hepatocellular carcinoma

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