肝癌NMF纯生信分型发11+

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在癌症研究领域，肿瘤分型具有重要意义。近期，一篇发表在Briefings in bioinformatics(IF:11.620)期刊上的研究揭示了肝细胞癌(HCC)的新亚型识别方法，通过非负矩阵分解(NMF)分析肿瘤和非肿瘤组织中免疫及hallmark基因集的活性变化。文章以11分的纯生信分型标准，展示了这一创新性工作。

研究背景显示，HCC作为全球第四大癌症死因，其邻近非肿瘤组织的预后作用尚未明确。作者关注的是手术后这些组织的基因活性变化可能影响患者预后，因此，他们通过比较肿瘤和非肿瘤组织的基因集活性变化，寻求改进HCC的预后策略。

数据收集和方法部分，研究者从GEO数据库获取了配对的肿瘤和非肿瘤基因表达数据，通过GSVA分析4922个免疫和hallmark基因集的活性，并利用NMF对数据进行降维和聚类。他们使用LASSO回归方法寻找预后相关基因集，并对这些基因集的功能和通路进行了深入分析。

研究发现，HCC的三个亚型根据免疫和hallmark基因集的活性表现出不同特征。亚型1的患者预后较好，而亚型2和亚型3则预后较差。基因集功能富集分析揭示了预后基因集与细胞粘附、免疫反应、细胞周期等生物学过程的关联。

总之，这篇文章通过NMF分型技术，揭示了HCC的新型亚型和预后标志，为HCC的个体化治疗提供了新的思路。对于对生信学和癌症研究感兴趣的人来说，深入理解并借鉴这项研究的方法和逻辑，将有助于推动相关领域的进展。