前段时间跟大家分享了三月份发表在BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS上的一篇乳腺癌免疫预后评分的文章(乳腺癌免疫预后评分)，不知道大家从中收获了多少。对于想做相关研究，却还在犹豫和担忧的各位，今天的这篇文章绝对会给你不一样的体验。当然了，对于没有这个困扰的人，同样有很好的借鉴意义。文章同样构建了乳腺癌免疫预后评分，也许光看题目你会觉得这是什么玩意儿？抄卷子把同学名字都抄了？但是，这两篇文章恰好都发在同一个杂志上。今天这篇文章到底有何不同，又有何高明之处，看完之后你就明白了，能学到多少，就看你的悟性了。

文章十二月份发表在BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS（IF: 8.99）。

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基于免疫细胞特征的乳腺癌预后模型的临床意义及免疫基因组学分析一、摘要：乳腺癌是最常见的癌症类型之一，也是全世界女性因恶性肿瘤死亡的主要原因。肿瘤浸润淋巴细胞是乳腺癌患者重要的预后生物标志物。在这项研究中，基于肿瘤免疫微环境中的肿瘤浸润淋巴细胞，在训练队列中开发了风险评分（IRRS）预后模型，用于乳腺癌患者的风险分层和预后预测。在两个测试队列和TCGA泛癌队列中也验证了此风险评分预后模型的预后价值。在训练和测试队列中也建立了列线图，以验证该模型的临床用途。分析了风险评分，内在分子亚型，免疫检查点，还评估了肿瘤浸润性免疫细胞的丰度以及对化学疗法和免疫疗法的反应。基于这些结果，研究人员得出结论，该风险评分模型可以作为可靠的预后生物标志物，为新型化学疗法和免疫疗法的开发提供治疗益处，并可能有助于乳腺癌患者的临床决策。二、材料方法：GEO中17个乳腺癌队列，TCGA，METABRIC，ArrayExpress一共22个队列六千多个样本；尿路上皮癌和黑色素瘤免疫治疗队列。ssGSEA，GSEA，单因素cox，LASSO，K-M生存曲线，ESTIMATE，差异表达，功能富集，列线图。三、方案谍照：

总结：

这篇文章的核心是免疫相关风险得分IRRS，三月份的文章核心是免疫相关预后得分IRPS，都是基于免疫细胞NES来计算，这部分是最相似也是最不同的地方。但如果仅仅是最后构建评分的公式不一样，恐怕也不能出现同一个水平的杂志上，因为这两篇文章来自同一个研究人员（想不到吧）。第二篇文章与之前相比，有了很大的不同，在临床相关上，构建了列线图，更细致地刻画了与临床的相关性。同时，在免疫相关部分刻画也更深入。此外，利用XGBoost对特征做了进一步的筛选，将特征范围缩得更小。文章比较就到这里了，你悟到了吗？

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