头颈部鳞状细胞癌焦亡相关lncRNA对预后风险模型的构建与评估

目的 基于生物信息学方法构建头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)焦亡相关lnc RNA对预后风险模型并进行评估。方法 从TCGA数据库中获取HNSCC的转录组数据,与焦亡相关基因进行共表达和差异分析,并以焦亡相关lnc RNA对展示。将HNSCC患者随机分为训练集(246例)和验证集(245例),采用Cox回归分析和改良Lasso惩罚回归进行预后模型构建。根据训练集风险评分的中位数将HNSCC患者分为高、低风险组,并计算所有样本的风险得分,采用Kaplan-Meier法对两组患者进行生存分析并绘制生存曲线。通过绘制ROC曲线评估模型的准确性。单因素和多因素Cox回归分析患者临床病理资料和风险评分与总生存率的关系,探索HNSCC预后危险因素。结果 在HNSCC中共提取到53个差异焦亡相关的lnc RNA(FDR<0.05,log FC>2),并以lnc RNA对形式进行展示。通过Cox回归分析和改良Lasso惩罚回归筛选出18个预后相关lnc RNA对用于预后风险模型构建。训练集和验证集结果表明,低风险组患者生存时间高于高风险组患者(P<0.05);预后风险模型1年总生存RO...     

喉鳞状细胞癌m6A相关基因预后预测模型的构建及分析

目的 构建基于N6-甲基腺嘌呤(N6-methyladenosine,m6A)相关基因的喉鳞状细胞癌(laryngeal squamous cell carcinoma,LSCC)预后预测模型。方法 从TCGA数据库下载LSCC RNA-seq数据及相关临床数据,利用R4.0.3软件筛选并提取LSCC组织中显著差异表达的m6A相关基因(P＜0.05)。利用Lasso回归算法构建预后预测模型,并根据风险评分公式计算各临床样本的风险系数,取中位数将样本分为高风险组和低风险组,然后使用Kaplan-Meier生存曲线和受试者工作特征 (receiver operating characteristic,ROC)曲线评估该模型效能,并进一步使用单因素及多因素COX回归分析对该预后预测模型进行独立预后分析。结果 LSCC组织中显著差异表达的m6A相关基因共有9个(METTL3、YTHDF1、YTHDC2、ALKBH5、HNRNPC、RBM15、WTAP、FTO和KIAA1429),在此基础之上利用Lasso回归算法构建了预后预测模型。Kaplan-Meier生存曲线显示高风险组的总体生存率明显低于低风险组,且两组的5年生存率之间比较,差异有统计学意义(P＜0.01)。ROC曲线显示该模型具有较好的敏感度和特异性(AUC>0.7)。独立预后分析显示该评分模型可作为独立预后因素(P=0.000)对LSCC患者的预后进行预测。结论 本研究构建了基于m6A相关基因的预后预测模型,且可作为独立的预后因素。     

基于TCGA数据库的食管鳞癌代谢相关基因预后风险模型的建立

目的：探索影响食管鳞状细胞癌(ESCC)患者预后的代谢相关基因,构建ESCC患者的预后风险模型。方法：从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载食管癌的转录组数据和临床病例资料。从转录组数据中提取出代谢相关基因的数据,筛选ESCC组织和正常组织中差异表达的代谢基因。运用单因素COX分析、Lasso回归分析、多因素COX分析构建预后风险模型,并用受试者工作特征(ROC)曲线评估代谢相关基因预后模型的预测能力,并对高低风险组进行GSEA分析。结果：肿瘤组和对照组共存在280个差异表达的代谢相关基因,其中乙醛脱氢酶1A1(ALDH1A1)、黑酸1,2-二加氧酶(HGD)以及DNA引物酶多肽1(PRIM1)与ESCC的预后相关。Kaplan-Meier分析显示,相较于低风险组,高风险组的总体生存期降低(P<0.01)。ROC曲线分析及多因素COX回归分析表明,该预后模型具有良好的预测效能[曲线下面积(AUC)=0.741],可以作为一个独立的预后因素(HR=11.66,P<0.001)。结论：基于代谢相关基因构建的预后风险模型可以作为ESCC患者的预后因素,为寻找新的食管癌治疗靶点提供...     

基于单样本基因富集分析分型构建肺腺癌的风险预测模型

目的研究基于单样本基因富集分析（ssGSEA）分型构建肺腺癌的风险预测模型的价值。方法从癌症基因组图谱（TCGA）数据库及基因表达数据库（GEO）中分别获取515例及116例肺腺癌患者的数据。基于TCGA数据库进行ssGSEA分析及聚类分析,将样本分为高免疫评分组和低免疫评分组,并进行免疫相关分析、富集分析及差异分析,进一步获得免疫相关的差异表达基因。将TCGA数据集患者以7∶3随机分为训练集和内部验证集。基于TCGA训练集的免疫相关差异表达基因数据,通过单因素Cox风险回归、套索算法（Lasso）回归以及多元逐步Cox风险回归分析降维,构建肺腺癌患者预后的预测模型,获得相应的风险分数（Riskscore）,并用TCGA内部验证集及GEO外部验证集进行验证。将Riskscore与临床特征进行独立预后因素分析,建立列线图。ROC曲线与校正曲线分析分别用来评估模型的效能及拟合度。结果根据患者样本的ssGSEA免疫评分、聚类分析及差异分析的结果,患者被分为高免疫评分组和低免疫评分组以及获得1447个差异表达基因。再通过单因素Cox风险回归、Lasso回归以及多元逐步Cox风险回归分析降维,获得剩余8个预后相关免疫差异表达基因的最优集合和每例患者的Risks-core。该风险预测模型在训练集、内部验证集及外部验证集的AUC分别为0.703、0.713、0.750。根据独立预后分析结果,肺腺癌的分期及预测模型的Riskscore是肺腺癌患者的两个独立预后因子并联合绘制列线图。列线图1、3、5年总生存期的AUC分别为0.789、0.763、0.746。校正曲线分析也显示该模型的拟合度较好。结论基于ssGSEA分型构建并验证的肺腺癌患者预后风险预测模型,具有较高的预后风险预测效能,可为临床医师判断肺腺癌患者总生存期提供辅助工具。     

基于坏死性凋亡相关LncRNA的结肠腺癌临床预测模型的构建和验证

目的 基于癌症基因组图谱数据库(The Cancer Genome Atlas,TCGA)构建结肠腺癌坏死性凋亡相关长链非编码RNA(long non-coding RNA,LncRNA)临床预测模型与验证。方法 从TCGA下载结肠腺癌转录组和临床数据,从基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)、京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)数据库及检索文献得到坏死性凋亡相关基因。运用R软件通过共表达筛选出差异坏死性凋亡相关LncRNA,采用单因素分析筛选出预后相关坏死性凋亡LncRNA,运用Lasso回归分析和多因素分析构建预后风险模型。通过差异分析、Kaplan-Meier生存分析、风险分析、受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)、临床分组模型验证以评价该模型的可行性和准确性。采用多因素进行模型的独立预后分析,同时绘制Nomogram图预测患者1年、3年和5年...     

通过生物信息学分析筛选影响胃腺癌患者预后的铁死亡相关基因

摘要:目的 利用生物信息学分析筛选影响胃腺癌患者预后的铁死亡相关基因(ferroptosis-relatedgenes,FRGs)。 方法 通过 TCGA 数据库下载胃腺癌的基因表达和临床数据,使用 R软件获取铁死亡相关差异表达基因和预后相关基 因,并最终获得影响胃腺癌预后的 FRGs。使用 LASSO 回归分析构建风险模型,计算风险值。通过受试者工作特征曲 线(receiveroperatingcharacteristiccurve,ROC)比较患者5年生存率,使用单因素和多因素生存分析筛选独立预后因 素。对与胃腺癌预后相关的 FRGs进行通路富集分析。结果 从数据库中共得到443例患者临床信息,407个数据集。 通过比较发现163个在胃腺癌中差异表达的 FRGs,25个预后相关的 FRGs,取交集后发现14个影响胃腺癌患者预后的 FRGs。使用 LASSO 回归分析,最终筛选出8个 FRGs(NOX4、NOX5、GLS2、MYB、TGFBR、DUSP1、SLC1A4、NF2),构 建风险模型。依据患者的风险值,区分高、低风险组,发现高风险组患者总生存率明显低于低风险组。通过多因素生存 分析发现年龄、T分期和风险值可以作为独立预后因素。ROC曲线发现使用预后相关 FRGs构建的风险模型能够较好 地预测患者5年生存率(AUC=0.668)。对高、低风险组患者中的差异基因进行通路富集分析,发现差异基因可能与细 胞外基质组成和细胞外结构构成、PI3K-Akt等基因通路有关。结论 FRGs(NOX4、NOX5、GLS2等)影响胃腺癌患者 的预后,为胃腺癌的铁死亡研究提供了新的线索。     

肺腺癌预后相关坏死性凋亡基因标志物的构建及验证

目的 构建肺腺癌(LUAD)预后相关坏死性凋亡基因标志物并对其进行评估。方法 KEGG数据库筛选坏死性凋亡相关基因(NRGs);TCGA和GEO数据库中分别下载LUAD样本和正常样本的RNA测序及其相应临床数据,并以TCGA数据集作为训练队列,以GEO数据集作为验证队列,对筛选的NRGs进行差异和功能富集分析;单因素Cox及Lasso Cox回归分析构建NRGs的LUAD预后标志物;采用Kaplan-Meier生存分析、timeROC分析、多因素Cox回归分析和临床列线图评估该预后标志物;以GEO数据集(GSE31210)外部验证该预后标志物。结果 筛选获得159个NRGs;在训练队列中鉴定出26个差异表达的NRGs(DENRGs);富集分析发现DENRGs主要参与坏死性凋亡和NOD样受体等信号通路;构建由6个NRGs(PLA2G4F、IL33、TLR4、RNF103.CHMP3、ALOX15、IL1A)组成的预后标志物;生存分析显示高风险组总体生存率(OS)明显低于低风险组(log-rank P<0.001);该预后标志物预测1年、3年和5年OS的AUC分别为0.672、0.631和0.624,且与LUAD患者OS显著相关(HR:2.30,95%CI:1.30～4.00,P<0.01);建立的列线图能较好地预测LUAD患者的生存;验证队列的分析结果与训练队列一致。结论 成功构建一种新的NRGs预后标志物,其可用于预测LUAD患者的预后,且该预后标志物的预测能力良好。     

基于DNA损伤应答的肝细胞癌预后基因筛选和预后模型构建

目的 筛选差异表达的DDR相关基因(differential expressed-DNA damage response associated genes, DEDDR)构建肝细胞癌(HCC)预后模型。方法 使用limma R软件包从TCGA-LIHC数据集中筛选HCC样本和正常样本之间的差异表达基因(DEGs),将其与276个DDR基因取交集获得差异表达DEDDR。通过单因素Cox分析和Lasso回归分析以确定DEDDR预后模型,ROC曲线评估模型的准确性。单因素、多因素Cox回归分析DEDDR预后模型风险评分是否为HCC的预后独立危险因素,并采用国际癌症基因组联盟(ICGC)中LIHC数据作为外部数据进行验证。最后对low-DEDDR组和high-DEDDR组进行GSEA和免疫浸润分析。结果 1 361个DEGs与276个DDR基因取交集获得25个DEDDR,Lasso回归分析得到4个DEDDR(TTK、NSMCE2、NUDT1、NEIL3)用于构建预后模型。low-DEDDR组比high-DEDDR组患者具有更高的生存率。ROC曲线显示该模型预测HCC患者1年、2年和3年生存率的...     

应用初诊鼻咽癌磁共振成像结构化报告数据建立鼻咽癌复发预测模型

目的:利用初诊鼻咽癌磁共振(MRI)结构化报告的特征建立鼻咽癌复发预测模型,并验证其效能.方法:回顾性分析792例接受调强放疗的非转移性鼻咽癌患者的临床及影像学资料,建立结构化报告并收集患者的MRI特征,并按照2:1分为训练队列(n=528)和验证队列(n=264).通过Cox回归分析、最小绝对收缩及选择算子(LASSO)、逐步回归分析筛选鼻咽癌预后的风险因素;对临床数据及T/N分期进行单、多因素分析以筛选独立预后因素.预后研究终点为局部-区域无复发生存(LRFS).利用筛选出的结构化报告特征和TNM分期分别建立列线图预测模型.由结构化报告系统特征建立的预测模型预测准确度和判别能力通过一致性曲线确定,并与基于TNM分期系统建立的预测模型进行预测准确度及判别能力的比较.训练队列所建立的预测模型通过验证队列研究得到验证.结果:基于治疗前MRI的结构化报告系统特征构建的鼻咽癌复发列线图具有较好的诊断效能,且训练队列与验证队列有较好的校准力.训练队列和验证队列的C-index分别为0.730(95％CI:0.666～0.794)和0.654(95％CI:0.539～0.768).与基于TNM分期构建的预测模型相比,两组间的差异有统计学意义(P=0.02).基于结构化报告系统构建的列线图有更好诊断效能和校准力.结论:基于初诊鼻咽癌MRI结构化报告特征构建的预测模型在预测鼻咽癌预后方面有较高的诊断效能.在临床诊断工作中采用结构化报告,可以提高影像报告的可读性,同时提高预测鼻咽癌患者是否复发的准确性.     

基于多基因构建胰腺癌预后模型及临床价值

目的 利用数据集分析对胰腺癌具有预后价值的重要基因,并构建预后模型。方法 通过单因素Cox回归分析获得与胰腺癌预后明显相关的基因,利用Lasso Cox回归构建基因预后模型,并结合相关临床因素绘制列线图。结果 共鉴定出着丝粒蛋白E(CENPE)、肌动蛋白结合蛋白(ANLN)和细胞骨架相关蛋白2类似物(CKAP2L)3个基因,均在胰腺癌组织中高表达,且与胰腺癌患者的不良预后相关。基于三基因构建的预后模型将患者分为高危组和低位组,采用单因素和多因素Cox回归分析,结果显示预后模型和化疗均是独立预测因素(均P<0.05)。列线图预测1年总体生存时间的的曲线下面积为0.78。结论 CENPE、ANLN和CKAP2L的高表达预示着胰腺癌患者的不良预后,基于三基因表达的列线图模型对于指导临床治疗具有重要价值。     

基于SEER数据库的老年结直肠癌远处转移患者预后列线图模型构建研究

目的 构建基于SEER数据库的老年结直肠癌远处转移患者预后列线图模型。方法 从SEER数据库中筛选出2 845例老年结直肠癌远处转移的患者。训练集和验证集进行均衡性检验。在训练集中分别通过单因素和多因素COX回归分析筛选影响老年结直肠癌远处转移患者预后的因素并构建列线图模型。采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)、校准曲线、临床决策曲线分析(DCA)检测模型的临床获益和应用价值。结果 多因素COX回归分析显示年龄、婚姻状态、肿瘤大小、肿瘤部位、组织学分级、原发部位手术、局部活检淋巴结数、TN分期、癌胚抗原(CEA)、化疗及肝、肺、骨、脑转移均为老年结直肠癌远处转移患者预后的影响因素。训练集和验证集1、2、3年总生存率的校准图显示均具有较高的一致性;训练集1、2、3年的曲线下面积(AUC)分别为0.782、0.768和0.774,而验证集分别为0.779、0.783和0.787;DCA曲线显示临床净获益均较高。结论 该列线图模型预测老年结直肠癌远处转移患者预后的效果较好。     

基于炎症因子中性粒/淋巴细胞比值与红细胞分布宽度的预测模型对乙肝相关慢加急性肝衰竭的预后评估

目的:拟基于炎症因子中性粒/淋巴细胞比值(neutrophil/lymphocyte ratio,NLR)及红细胞分布宽度(red blood cell distribution,RDW)建立乙肝相关慢加急性肝衰竭(HBV-related acute-on-chronic liver failure,HBV-ACLF)预后的新型预测模型.方法:纳入577例患者的一般临床资料及实验室数据,采用终末期肝病模型(model for end-stage liver disease,MELD)评分为9～40分的554例患者为建模队列.使用单因素及多因素COX回归分析与HBV-ACLF患者预后相关的独立危险因素建立预后评估模型,再分别在3家医院使用ROC曲线验证新模型对HBV-ACLF患者90 d预后预测的准确性.使用SPSS 22.0软件分析处理数据.结果:多因素分析显示RDW、NLR、国际化标准比值(international normalized ratio,INR)、肌酐(creatinine,Cr)、总胆红素(total bilirubin,TBIL)为HBV-ACLF患者90 d预后的独立危险因素(P＜0.05).根据COX回归分析建立如下预测模型:COXRNTIC=0.073×RDW+0.027×NLR+0.004×TBIL+0.236×INR+0.005×Cr(P=0.000),该模型截断值为3.59(特异度为84.86％,灵敏度为78.48％).使用ROC曲线检测预测能力,分别为RNTIC(0.864,95％CI=0.833～0.892),高于MELD评分(0.737,95％CI=0.698～0.773)、NLR(0.705,95％CI=0.665～0.743)及RDW(0.677,95％CI=0.637～0.716) (P=0.000).在验证队列中,RNTIC模型在3家中心同样展示出优于MELD评分及NLR、RDW的死亡预测能力.结论:基于炎症因子NLR及RDW建立的HBV-ACLF短期预后预测模型与MELD评分相比具有更好的预测价值,是值得信赖的临床预测模型.     

基于数据库构建乳腺癌焦亡相关基因的预后风险模型

目的 探究焦亡相关差异表达基因(DEGs)在乳腺癌中预后价值并构建预后风险模型。 方法 从癌症基因组图谱(TCGA)和肿瘤基因表达数据库(GEO)官网下载乳腺癌的基因测序、临床数据,筛选焦亡相关DEGs。将乳腺癌患者进行聚类分析。在TCGA队列中以最小绝对收缩和选择算子(LASSO)方法建立模型。利用Kaplan-Meier生存曲线、受试者工作特征曲线(ROC)、单因素及多因素Cox回归独立预后因素分析等评价该模型。GEO队列为验证集。通过GO、KEGG、ssGSEA分析风险DEGs的富集情况。 结果 筛选出焦亡相关DEGs,聚类分析可见C2组总生存期(OS)延长,差异有统计学意义(P=0.020)。该模型K-M生存分析显示,高风险组OS缩短(TCGA队列中P<0.001,GEO队列中P=0.018)。ROC曲线下面积(AUC)表明该模型具有一定预测能力。单因素、多因素Cox回归分析表明,年龄、M、N分期和风险评分为OS的独立预测因子。GO、 KEGG富集与ssGSEA分析证实了风险相关DEGs与免疫炎症因子和通路有关。 结论 本研究构建了由9个焦亡相关基因组成的乳腺癌预后风险模型,为乳腺癌患者的风险预后评估提供了参考。     

川崎病患儿丙种球蛋白耐药列线图模型的构建与验证

目的 基于Lasso回归和列线图构建并验证川崎病患儿对丙种球蛋白耐药的预测模型,以期为临床诊疗提供帮助。方法 回顾性收集2014年7月—2020年7月西南医科大学附属医院收治的474例川崎病患儿的临床资料,采用Lasso回归分析筛选重要的临床因素构建Nomogram模型,通过绘制受试者工作特征（ROC）曲线、Calibration校准曲线及DCA曲线验证模型的区分度、校准度及临床有效性。结果 共纳入474例患儿资料,其中339例作为训练集,135例作为验证集。Lasso回归分析显示,心脏表现、心外并发症、首剂静脉注射免疫球蛋白使用时间、中性粒细胞比例、红细胞分布宽度-标准差、血小板压积、白蛋白、系统性免疫-炎症指数及C反应蛋白/白蛋白是川崎病患儿丙种球蛋白耐药的预测因素。基于上述预测因素构建Nomogram模型,并分别在训练集与验证集人群中进行验证。训练集ROC曲线下面积（AUC）为0.784(95%CI:0.701,0.867),当最佳阈值取0.045时,相应的特异性和敏感性分别为0.490(95%CI:0.434,0.546)和0.935(95%CI:0.849,1.000);验证...     

基于生物信息学分析和实验验证筛选影响肝癌患者预后的铁死亡调控基因

目的：通过生物信息学技术分析影响肝癌患者生存预后的铁死亡调控基因（ferroptosis-related genes, FRGs）,并在细胞和组织层面进行验证。方法：从TCGA数据库下载肝癌基因表达矩阵和临床数据集,并从ferrdb数据库获取与铁死亡相关的基因。使用LASSO回归分析,构建风险比例模型,并通过受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic, ROC）回顾患者1、2、3年生存率,使用单因素和多因素COX回归分析筛选肝癌的独立预后因素。并对得到的基因进行基因本体（Gene ontology,GO）和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）富集分析。最终进行免疫细胞和免疫功能相关评分。在人类蛋白质图谱数据库下载肝癌预后相关的FRGs的正常肝组织和肝癌组织的免疫组化的结果图。并在正常肝细胞L02和肝癌细胞HepG2,临床获取的6名肝癌患者手术切除的肝癌组织和癌旁组织,通过qPCR分析比较TOP20基因的表达量。结果：通过分析共得到了42个影响肝癌患者预后的相关差异...     

基于SEER数据建立四肢软骨肉瘤生存率列线图模型和外部数据验证及其临床意义

目的 基于SEER数据建立四肢软骨肉瘤生存率列线图模型和外部数据验证及其临床意义。方法 提取2004至2016年美国国立癌症研究所SEER数据库所登记的四肢软骨肉瘤的临床数据,按7∶3比例随机分为建模组655例及内部验证组280例,采用单因素COX风险回归、Lasso回归、多因素COX风险回归分析确定影响四肢软骨肉瘤总生存率的独立危险因素,根据其生存率的独立危险因素构建列线图模型,利用一致性指数(C-index)、绘制校准曲线及时间依赖性ROC曲线检验模型的预测能力。收集2009至2020年在我院诊断为四肢软骨肉瘤患者27例作为外部验证组,再次利用时间依赖性ROC曲线检验模型的预测能力。结果 单因素分析结果显示：年龄、种族、性别、肿瘤分级、肿瘤分期、是否手术、淋巴结切除数、放疗、化疗、肿瘤直径是影响软骨肉瘤患者的预后因素。多因素COX回归分析结果显示：年龄、肿瘤分期、手术、淋巴结切除数、肿瘤直径是四肢软骨肉瘤独立危险因素。建模组C指数为0.848,其3年、5年、10年ROC曲线下面积分别为0.904、0.856、0.836。内部验证组C指数为0.835,其3年、5年、10年ROC曲线下面积分别为0.872、0.897、0.861。建立的列线图模型通过C指数、校准曲线、ROC曲线验证其有良好的预测效果。外部验证组3年、5年ROC曲线下面积分别为0.832、0.761。故所建立的列线图模型对中国本土病例也具有良好的预测价值。结论 建立四肢软骨肉瘤生存率列线图模型可以用于预测3、5年OS,可以使用于国内临床工作。     

谷胱甘肽过氧化物酶在胶质瘤患者中的表达及对生存预后的影响

目的 探讨谷胱甘肽过氧化物酶(GPX)在胶质瘤组织表达变化与生存预后的关系,构建和评价GPX对胶质瘤患者生存预后的列线图预测模型。方法 从肿瘤基因图谱计划数据库中下载胶质瘤患者数据集,获取663例患者的临床参数信息及其GPX表达水平,其中胶质母细胞瘤(GBM)153例、低级别胶质瘤(LGG)510例,分析GPX表达与患者生存之间的关系,利用单因素和多因素Cox风险回归模型筛选变量,并使用最小绝对收缩选择算子(Lasso)回归进行再次筛选验证,基于筛查结果构建列线图模型,采用一致性指数评价预测模型的区分度,校准曲线评价模型的校准度。结果 与对照组相比,GPX1、GPX3、GPX4、GPX7、GPX8的表达在胶质瘤患者中显著升高(P均<0.001),且除GPX3外,GBM患者的表达显著高于LGG患者(P均<0.001);Kaplan-Meier分析显示,GPX1(P=0.013)和GPX4(P=0.040)高表达的GBM患者无进展生存期显著缩短,GPX1、GPX7和GPX8高表达的LGG患者总生存率、疾病特异性生存期和无进展生存期显著缩短(P均<0.001);单因素和多因素Cox及Lasso回归筛选出GPX7和GPX8为影响LGG患者预后的关键因素;利用该结果构建列线图显示,最终进入模型的危险因素为GPX7,一致性指数为0.843(95%CI=0.809~0.853),校准曲线显示预测值与实际值具有较好的一致性。结论 GPX7是影响LGG患者预后的独立危险因素,利用其构建的列线图模型可以较好地预测LGG患者的生存率。     

基于TCGA数据库的胰腺癌临床预后风险模型的构建与药物筛选

目的：基于基于癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库构建胰腺癌预后风险模型和筛选候选药物。方法：通过TCGA数据库下载胰腺癌转录组和临床数据，通过R软件进行加权基因共表达网络分析(weighted correlation network analysis,WGCNA)、预后风险模型的构建、差异分析、Kaplan-Meier法生存分析、风险分析和临床相关性分析。通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve，ROC曲线)的曲线下面积(area under curve，AUC)和多因素cox回归分析判断模型准确性和独立性，最后运用CMAP平台进行胰腺癌药物的筛选。结果：下载得到胰腺癌转录组数据182例和临床数据185例，数据合并交集后纳入病例样本177例。WGCNA分析筛选模块基因为“MEgreen（P=0.04<0.05）”；通过单因素cox回归分析得到28个预后相关免疫基因和70个预后相关的lncRNA，进一步用Lasso回归和多因素cox回归分析进行预后风险模型构建。模型评价显示该模型可区分高低风险组的患者，高风险的患者较低风险预后较差（P<0.05）。训练组和验证组ROC曲线下面积（AUC）显示该模型具有一定的准确性。多因素cox回归分析显示风险得分可作为胰腺癌独立预后因子（P<0.05）。临床相关性分析显示年龄、性别、Grade、Stage、M和N期等临床性状在高低风险组之间无明显差异（P>0.05），T期在高低风险组之间具有明显差异（P=0.0215<0.05）。利用CMAP平台筛选出前5抑制胰腺癌高风险基因表达的药物中，HDAC抑制剂2种，FLT3抑制剂、种VEGFR抑制剂与细菌细胞壁合成抑制剂各1种。结论：根据TCGA患者生存数据和表达谱，结合基因库获得胰腺癌预后相关免疫基因和lncRNA构建的预后风险模型能作为胰腺癌预后判断的新指标。     

结肠癌坏死性凋亡相关LncRNA预后模型的建立与评估

目的 构建并评估结肠癌坏死性凋亡相关长链非编码RNA(LncRNA)预后预测模型。方法 从美国癌症基因组图谱(TCGA)数据库中获取结肠癌患者转录组数据和临床数据，从京都基因和基因组百科全书(KEGG)数据库获取坏死性凋亡相关基因，使用R软件采用共表达分析得到坏死性凋亡相关LncRNA。采用Kaplan-Meier分析、单因素、多因素Cox回归分析筛选可作为结肠癌独立预后因素的坏死性凋亡相关LncRNA并构建预后模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)评价该模型的灵敏性和特异性，为进一步验证该模型并拓展其临床应用，将9-LncRNA结合临床性状构建临床列线图并绘制校准曲线。结果 共识别9种坏死性凋亡相关LncRNA,包括AC010973.2、LINC01011、AC027307.2、CD27-AS1、LINC02474、AC044802.2、LBX2-AS1、TNFRSF10A-AS1、B4GALT1-AS1,成功构建了坏死性凋亡相关9-LncRNA预后模型，并将患者分为高风险组和低风险组，Kaplan-Meier分析显示高风险组患者总生存期短于低风险组患者(P<0.001)。绘制...     

慢性阻塞性肺疾病急性加重期继发肺部真菌感染的列线图预测模型

目的 探究慢阻肺急性加重患者继发肺部真菌感染的危险因素,应用列线图构建并验证用于辅助临床预测慢阻肺急性加重患者发生肺部真菌感染概率的可视化工具。方法 采用回顾性队列研究的方法,收集2021年1月—2021年12月期间,于成都医学院第一附属医院呼吸与危重医学科住院治疗的慢阻肺急性加重患者作为训练集。并收集2020年1月—2020年12月期间的慢阻肺急性加重患者作为验证集。通过单因素、Lasso回归分析及多因素Logistic分析到独立危险因素。用独立危险因素构建列线图预测模型,并通过受试者工作特征(Receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(The area under ROC curve,AUC)、校准曲线和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)对列线图进行多方面评估。结果 使用糖皮质激素、抗生素联合使用、抗生素使用时间及低蛋白血症是慢阻肺急性加重患者继发肺部真菌感染的独立危险因素(均P<0.05)。所构建预测模型的训练集和验证集的AUC值分别为0.915[95%CI:0.891～0.940]和0.830...