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导语 今天给同学们分享一篇生信文章“ Integrating TCGA and Single-Cell Sequencing Data for Hepatocellular Carcinoma: A Novel Glycosylation (GLY)/Tumor Microenvironment (TME) Classifier to Predict Prognosis and Immunotherapy Response”，这篇文章发表在 Metabolites 期刊上，影响因子为4.1。 结果： GLY分数和TME分数的构建 首先，基于MSigDB数据库，作者通过搜索关键词“糖基化”并删除重复基因，收集了一个包含770个与糖基化相关的基因集合。利用“limma”软件包确定了肿瘤与附近健康组织之间的差异表达的糖基化相关基因（附表S1）。通常，在删除了在大多数样本中未表达的基因后，将筛选阈值设置为p值=0.05，从770个糖基化相关基因中识别出603个差异表达的糖基化相关基因。然后，通过单变量Cox分析筛选出与预后相关的301个差异表达基因，并使用热图显示这些糖基化相关基因在HCC与正常癌旁组
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