6+程序性死亡+预后模型+单细胞空转，预后模型搭配空间转录组发问技巧get到了！！

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‍ 导语 今天给同学们分享一篇生信文章“Multi‑omics identification of a novel signature for serous ovarian carcinoma in the context of 3P medicine and based on twelve programmed cell death patterns: a multi-cohort machine learning study”，这篇文章发表在 Mol Med 期刊上，影响因子为6。 结果： 工作流程和方法 工作流程如图1所示。对于训练队列，作者从TCGA中确定了340例SOC患者;对于验证队列，作者从GSE 26193中确定了79例患者，从GSE 63885中确定了70例患者，从GSE 140082中确定了276例患者。此外，作者从先前的报告（Tang et al. 2019; Zou et al. 2022）中收集了1254个PCD相关基因，以选择构建模型所需的基因。此外，作者对来自TCGA-GTEx的338例患者样本进行了基因突变分析，最终确定了779个差异表达的PCD相关基因。对于单细胞RNA转录数据集，作者分别从GSE 184880（Xu et al. 2022）和Ren et al.（Ren et al. 2022）的scRNA-seq ………………………………