之甚少，例如至。在本研究中，我们构建了一个预后风险模型，根据五个中心基因（、、、和）的表达来预测患者的总生存（）结果。此外，我们发现中五个中心基因失调，的过度表达抑制细胞的生长和迁移过程。seq结果表明可能通过信号通路抑制恶性肿瘤。通过综合生物信息分析和细胞杀伤试验，我们发现可能参与肿瘤微环境，并可作为免疫检查点阻断剂治疗的有前途的生物标志物。总的来说，我们证明了在进展中发挥着重要作用。材料和方法数据集和数据处理和样本（个正常样本和个肿瘤样本）的基因表达数据和临床信息从下载。对于数据集，基因 表达数据从网站下载并通过在线软件进行分析。考虑到功 能多样的蛋白质中存在数百个锚蛋白样重复，我们根据以往的文献和美国国家生物技术信息中心（）网站的基因模块，重点关注个（直接命名为，表）进行肯尼亚电邮清单进一步研究。本研究中执行的其他数据库已向公众开放，详细信息如表所示。差异表达基因（）分析为了识别肿瘤和正常样本之间的，通过软件（版本）的“eq”包分析数据集。使用调整后的阈值和绝对log倍变化>对进行过滤。通过使用“ggplot”包（版本）绘制火山图来可视化。在数据集（、、、和）中，通过肿瘤中与正常组织相比显着下调的 前个基因来识别，并使用维恩分析在上述五种算法中选择 重叠的。构建风险评分系统使用维恩分析来选择数据 美国在线电子邮件列表 集的与上述个之间的重叠基因。对风险评分系统选择的进行单变量ox比例风险回归（）。为了缩小过度拟合的高维预后基因的范围，我们通过“glmnet”包进行了最小绝对收缩和选择算子（）回归模型分析。接下来进行多因素cox回归分析，得到独立预后因素β的回归系数。随后建立了风险评分系统（）。公式如下：（基因）×β（基因）×β（基因）×β。。基因n×βn，其中表示危险因素的表达水平。以中位数为阈值计算每个样本的风险评分，将患
之甚少，例如至。在本研究中，我们构建了一个预后风险模型，根据五个中心基因（、、、和）的表达来预测患者的总生存（）结果。此外，我们发现中五个中心基因失调，的过度表达抑制细胞的生长和迁移过程。seq结果表明可能通过信号通路抑制恶性肿瘤。通过综合生物信息分析和细胞杀伤试验，我们发现可能参与肿瘤微环境，并可作为免疫检查点阻断剂治疗的有前途的生物标志物。总的来说，我们证明了在进展中发挥着重要作用。材料和方法数据集和数据处理和样本（个正常样本和个肿瘤样本）的基因表达数据和临床信息从下载。对于数据集，基因
表达数据从网站下载并通过在线软件进行分析。考虑到功
能多样的蛋白质中存在数百个锚蛋白样重复，我们根据以往的文献和美国国家生物技术信息中心（）网站的基因模块，重点关注个（直接命名为，表）进行肯尼亚电邮清单进一步研究。本研究中执行的其他数据库已向公众开放，详细信息如表所示。差异表达基因（）分析为了识别肿瘤和正常样本之间的，通过软件（版本）的“eq”包分析数据集。使用调整后的阈值和绝对log倍变化>对进行过滤。通过使用“ggplot”包（版本）绘制火山图来可视化。在数据集（、、、和）中，通过肿瘤中与正常组织相比显着下调的
前个基因来识别，并使用维恩分析在上述五种算法中选择
重叠的。构建风险评分系统使用维恩分析来选择数据 美国在线电子邮件列表 集的与上述个之间的重叠基因。对风险评分系统选择的进行单变量ox比例风险回归（）。为了缩小过度拟合的高维预后基因的范围，我们通过“glmnet”包进行了最小绝对收缩和选择算子（）回归模型分析。接下来进行多因素cox回归分析，得到独立预后因素β的回归系数。随后建立了风险评分系统（）。公式如下：（基因）×β（基因）×β（基因）×β。。基因n×βn，其中表示危险因素的表达水平。以中位数为阈值计算每个样本的风险评分，将患
