生信论文的套路
ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；
临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要；
Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性；
cBio-portal数据库做基因组学的分析（机制一）；
STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路（机制二）；
TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征（机制三）。
生信分析论文45。该论文所使用到的生信数据库极为简单，只有三个cBioportal, TIMER和TISIDB。作者在深入理解突变与肿瘤关系的基础上，综合运用纯数据库提供的数据，分析免疫浸润和STK11突变对肺腺癌生存免疫治疗的影响，值得借鉴。其分析思路与我们以前介绍的思路明显不同，但是明显分析得层次更深入。
肺癌是全世界发病率和死亡率最高的肿瘤，也是免疫治疗尝试和探索最多的肿瘤之一。肺癌（包括其他肿瘤）的主要治疗方式是外科手术，放化疗，靶向治疗和免疫治疗，其中免疫治疗是新兴的治疗方式。肺腺癌是肺癌中最常见的类型，基因组学改变、免疫浸润和肿瘤免疫治疗的效果值得探究。
作者首先利用cBioportal数据库，综合分析STK11基因突变在肺腺癌（LUAD）、非小细胞肺癌（NSCLC）和肺鳞癌（LUSC）中的突变频率（alteration frequency）。然后，分析在STK11突变组（mutation）和未突变组（wild type）患者中，共存在基因的数目，发现没有显著差异。但是对比STK11突变组（mutation）和未突变组（wild type）患者的共存在基因，发现STK11突变组（mutation）患者中TP53突变更少，而KRAS和KEAP1基因突变显著增加。
第二段过渡到探讨STK11与免疫检查点分子——PDL1的相关性。首先分析在STK11突变组（mutation）和未突变组（wild type）患者中，PDL1表达水平、肿瘤突变负载（TMB）以及性别与STK11突变的相关性，上述分析均有明显差异。
吸烟是肺癌的最重要病因。作者对吸烟做出详细的分类，探讨吸烟与STK11突变之间的关系，发现曾经重度烟民（former heavy）,目前重度烟民（current heavy）和目前吸烟（current）患者中，STK11突变具有更高的比例。
接下来，作者同时用TIMER和TISIDB两个免疫浸润分析数据路，对比分析STK11突变组（mutation）和未突变组（wild type）患者的免疫浸润情况。发现突变组患者中免疫浸润减少，B细胞 (P < 0.01), CD8+细胞cell (P < 0.001), CD4+细胞cell (P < 0.001), 单核细胞 (Macrophage, P < 0.001), 中性粒细胞(Neutrophil, P < 0.001)和树突状细胞 (Dendritic cell, P < 0.001) ，而且结果相互印证。
最后，作者分析突变组和未突变组患者采用不同治疗手段治疗后生存率的差异。结果显示，无论是手术、化疗和靶向治疗，还是免疫治疗，STK11突变患者的生存率都更差。
这篇生信论文的分析非常精致，值得学习。作者先从肿瘤中基因突变的角度，深入探讨肺腺癌患者中STK11突变的比例，及其与肺癌中常见基因突变的关系；然后从免疫治疗靶点的角度分析相关性，探究免疫治疗与STK11突变潜在的联系，并从免疫浸润的角度分析可能的原因；最后从突变与疗效相关性的角度给出表型（生存率）上的结果。
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