要说2022年的生信新热点，“铜死亡”绝对是当之无愧的No.1。那如果你关注的疾病在“铜死亡”方向上的生信已经有文章发表了（ps：尤其是肿瘤，非肿瘤的文章相对少很多，抓住时机赶紧上车，上车慢了就跟肿瘤中竞争压力一样大了），但还想蹭上“铜死亡”热点，那不妨换个思路！

比如找个“铜死亡”的近亲——“铜代谢”，比铜死亡涉及的范围更广，包含的基因更多，只要获得“铜代谢”相关基因就可以利用常规分析套路做生信啦！目前 “铜代谢”相关生信文章还不多，更多人还是把目光聚焦于“铜死亡”，我们要做的就是快人一步，抓住这个发文时机哦~

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接下来番茄君给大家展示1篇铜代谢相关预后模型构建+简单验证的生信文章，还附带铜代谢基因集合，直接就能复现，一起看看吧~

题目：鉴定铜代谢相关基因标记预测胶质瘤的预后和免疫反应

杂志：Cancer medicine

影响因子：4.711

发表时间：2023年3月

从TCGA中收集基因表达数据，以确定神经胶质瘤中铜代谢相关基因的显著差异表达。进行COX回归和LASSO回归来构建预后模型。CGGA测试集进一步验证了模型的预后价值。随后进行功能分析，包括基因集富集分析(GSEA)、免疫浸润分析、突变分析。最后通过免疫组化分析验证这些基因的表达水平。

1.分析与铜代谢相关的预后DEGs并构建铜代谢相关预后模型

分析TCGA数据得到差异表达的39个铜代谢相关DEGs。对这些DEGs进行单变量Cox回归分析，筛选得到与OS相关的基因(图1A)。功能富集分析表明，这些基因在铜离子和铜离子结合的细胞反应中显著富集(图1B)。对上述基因进行了LASSO回归分析(图1C,D)，7个基因用于构建预后模型（图1E）。

2.预后模型的预测性能

根据所选基因的表达水平和回归系数，计算患者的风险评分，将患者分为高风险组和低风险组。风险评分高的患者预后较差。7个基因在高风险组的表达量均高于低风险组。ROC曲线分析评估雨后模型在预测胶质瘤患者预后方面的预测性能(图2B)，高风险组OS时间明显短于低风险组 (图2C)。在CGGA数据集中得到类似的结果，表明预后模型在预测两组患者的预后方面都有良好的表现。

3.Nomogram的构建和验证

单因素和多因素Cox回归分析确定为独立危险因素，结合预后模型和其他独立危险因素构建nomogram。nomogram模型的c指数为0.847。采用校正分析和ROC曲线分析评价nomogram预测性能。表明nomogram具有较好的预测能力，可作为临床决策的参考。

4.GSEA

对TCGA组中两个风险组之间差异表达基因进行了GSEA。结果提示高风险组高表达基因在PD-1信号、上皮间充质转化、IL-10信号等通路中明显富集。提示免疫抑制和先天免疫失调可能在胶质瘤的进展中发挥重要作用。

5.免疫浸润分析及突变差异

比较两组间的免疫浸润水平，高风险组肿瘤组织中有较多的免疫细胞浸润，大多数免疫检查点基因的表达水平较高。进一步分析了TCGA数据集中的突变差异。低风险组组突变发生率为94.96%，突变最显著的基因为IDH1(图5C)。而高风险组的突变发生率为92.64%，突变最显著的基因为TP53(图5D)。

计算TCGA-LGG/ GBM样本中患者的风险评分与TMB之间的相关性，发现TMB与风险评分呈正相关(图5E)。此外，高风险组TMB明显高于低风险组(图5 F)。

6.免疫组化和生存分析检测胶质瘤样本中关键基因的表达

通过免疫组化分析验证了这些基因的蛋白表达水平，并分析关键基因与患者生存之间的相关性。

文章利用铜代谢基因构建预后模型并与免疫微环境等进行关联分析，最后进行表达验证，思路比较简单，分析手段也很常规，所以说选择一个创新方向是关键，铜代谢可以作为铜死亡的一个拓展，既能蹭铜死亡的热度，发文压力又能小一些。拿到“铜代谢”基因集合，换个疾病反手就是一篇新的文章！目前“铜代谢”方向的生信文章并不多，正是发文好时机，把握住哟。

如果你还苦恼于课题或分析没有思路，或者对铜死亡、铜代谢等热点方向感兴趣的小伙伴快来联系番茄君吧！