今天给大家带来一篇思路不错的纯生信文章，思路算比较常规了，保证大家轻松学会，性价比MAX！通过分析MM患者的转录组数据，识别了与线粒体功能和PCD途径相关的预后基因，并构建了一个风险模型来预测MM患者的生存概率，研究结果为MM的生物学和预后提供了新的见解，并强调了潜在的治疗靶点。
对MM患者和健康对照者的转录组学数据进行分析，以确定差异表达基因（DEGs），候选基因通过将基因序列与筛选过的MRGs和PCDRGs序列相交来选择。单因素Cox、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）、多因素Cox和逐步回归分析确定了候选者中的预后基因，作者根据这些基因构建风险模型，并将患者分为高危组和低危组进行生存分析。独立预后因素被纳入nomogram来预测MM患者的预后。进而采用校准曲线、受试者工作特征（ROC）分析和决策曲线分析（DCA）评估模型性能。最后，研究探讨了预后基因与免疫细胞浸润/药物反应之间的关系。
1、研究多发性骨髓瘤线粒体功能和程序性细胞死亡模式的流程图
2、30个候选基因的鉴定与分析
3、Triap1, tomm7, pink1, chchd10，PPIF、BCL2L1和NDUFA13被确定为预后基因
4、建立风险模型，预测患者的生存概率MM患者
5、建立了预测MM存活的nomogram
6、分析突变和相应的途径
7、不同人群免疫微环境差异
8、预后基因的调控网络和潜在药物
本研究揭示了线粒体相关的程序性细胞死亡（PCD）在多发性骨髓瘤（MM）中的作用，旨在识别与MM预后相关的生物标志物、免疫检查点和治疗途径。
