热点基因集|PI3K-Akt信号通路
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热点基因集|PI3K-Akt信号通路 by 学R时习之
生物过程许许多多通路参与，例如：CellCycle、HIPPO、MYC、NOTCH、NRF1、PI3K、RAS、TGF-Beta、TP53及WNT等。(PMID: 36211448)
刚好看到一篇关于PI3K-Akt pathway的文章，下面学习下这篇思路清奇的文献：
Part.1 文章信息
Machine learning developed a PI3K/Akt pathway-related signature for predicting prognosis and drug sensitivity in ovarian cancer.(PMID: 37851341)
Notes:
PI3K/Akt pathway related signature: PRS
PI3K/Akt signaling pathway related genes: PRGs
Part.2 结果解读
技术路线图
Part2.1 PRGs预后分析及模型构建
首先作者从KEGG数据库收集354 genes，差异分析、预后分析并结合最热门的100多种机器学习方法筛选得到19基因构建预后模型。
Part2.2 预后模型评价
下面针对构建的预后模型，用ROC、C-index及Cox分析评价其价值，结果表明该预后模型是多个数据集的独立预后因素。
Part2.3 开发评估淋巴管和静脉侵犯状态的最佳模型
淋巴和静脉侵犯是影响卵巢癌预后的重要因素。因此作者基于PRS构建评估淋巴管和静脉壁侵犯状态的模型。
Part2.4 riskScore周边
接下来作者针对riskScore进行周边分析，包括肿瘤相关hallmark，肿瘤免疫微环境，免疫治疗及化疗预测，突变分析。
Part2.4.1 riskScore与Hallmark
作者基于MsigDB数据库，应用GSEA计算riskScore与多种肿瘤相关通路的相关性。
Part2.4.2 riskScore与免疫微环境
作者将riskScore进行免疫相关分析，包括ImmueScore, 免疫细胞浸润，免疫功能状态，免疫调节因子等。
Part2.4.3 riskScore与免疫、化疗反应
作者分析riskScore与基因突变、免疫治疗反应及药物IC50的关系。
Part2.5 PRG单细胞分析
作者基于354 genes在单细胞水平计算PRG score，结果表明PRG Score与CAF密切相关。
下面按照①-⑤就可复现获得作者用的这354 genes
碎碎念：
作者收集PI3K-Akt通路相关基因，进行预后分析、免疫分析，并构建预后模型，同时在单细胞水平推测PI3K-Akt可能与CAF相关，思路经典，如果能加上实验验证，估计分数更高。
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