生物信息学中基于单细胞和批量RNA-seq数据分析肝细胞癌中癌症相关成纤维细胞(CAF)风险特征模型的构建

利用单细胞RNA-seq和批量RNA-seq数据构建肝细胞癌中癌症相关成纤维细胞（CAF）风险特征模型的研究过程。首先进行单细胞数据的过滤、细胞聚类和降维，识别出CAF亚群并解析其功能。接着对高通量测序数据进行预处理，筛选关键CAF亚群及其基因集，通过差异分析、相关性分析和富集分析确定关键基因。然后构建风险模型，采用单因素、LASSO、多因素和逐步回归方法，并绘制列线图评估模型性能。此外，还探讨了基因突变特征以及关键基因的免疫异常情况，最终验证了模型在免疫治疗响应方面的应用价值。 适合人群：从事生物信息学、肿瘤生物学及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解肝细胞癌中CAF特征及其风险模型构建的研究人员，旨在为临床诊断和个性化治疗提供理论依据和技术支持。 其他说明：文中提供了详细的R代码片段，帮助读者更好地理解和重现实验步骤。同时强调了每个环节的关键技术和注意事项，确保分析结果的可靠性和准确性。