免疫分析一直是腫瘤研究的熱點，下面就來看一篇中規中矩的免疫基因加預后分析的文章。
題目：Clinical significance and inflammatory landscapes of a novel recurrence-associated immune signature in early-stage lung adenocarcinoma
https://doi.org/10.1016/j.canlet.2020.03.016
封面
整體思路
整體思路
結果
1.基因篩選
基因篩選
通過AmiGO2 Web protal (http://amigo.geneontology.org/amigo/landing)獲取免疫相關基因，過濾，單因素cox回歸分析，獲得232個與RFS相關的免疫基因。對232個基因進行GO和KEGG分析，LASSO回歸分析去除基因之間的共線性。
2.模型構建
對Lasso回歸的到11個基因，進行逐步多因素回歸分析并構建預后模型，獲得9個基因構成 的預后模型。預后模型ROC和亞組KM plotter分析。
3.模型驗證
GSE31210
4.模型周邊分析
炎癥和免疫圖譜
LM22和免疫基因
對構建的模型進行炎癥和免疫圖譜分析，包括7個metagene，30個免疫分子和免疫細胞浸潤情況。
5.收集樣本再次驗證
再次驗證
為了說明構建模型的穩定性，作者收集68例臨床樣本進行驗證，與TCGA和GSE31210結果完全一致。
6.meta分析
meta分析
為了說明本文結果的通用性，作者將TCGA，GSE31210和收集樣本得出的結果進行meta分析，結果同樣證明預后效果明顯。
亮點
- 針對早期肺癌分析
- 收集臨床樣本驗證
- 免疫周邊的分析
- 最后結果的meta分析
參考文獻：
Clinical significance and inflammatory landscapes of a novel recurrence-associated immune signature in early-stage lung adenocarcinoma
