基于TGGA数据库构建肺腺癌自噬相关基因预后风险模型

目的 基于TCGA数据库,结合人类自噬数据库构建预测肺腺癌患者预后的风险模型,探讨自噬相关基因预后风险模型对肺腺癌患者预后的预测性能及与免疫微环境的相关性。方法 从癌症基因组图谱数据库下载肺腺癌患者临床信息和转录组数据,结合人类自噬数据库筛选出232个自噬相关基因。通过Cox回归分析筛选出4个独立与预后相关的自噬基因,并采用风险评分构建肺腺癌预后预测模型,用ROC曲线评价预测模型性能。使用ESTIMATE和CIBERSORT在线网站(https://cibersort.stanford.edu/)探索风险评分与肿瘤免疫微环境之间的关系。结果 肺腺癌中有30个差异表达的自噬相关基因,其中4个自噬基因(BIRC5、ERO1A、ITGB4、NLRC4)具有预测患者预后的功能。依据风险评分进行分组,Kaplan-Meier分析表明高风险组生存率低于低风险组(P <0.000 1)。ROC曲线表明风险评分模型判断肺腺癌预后的准确性(AUC=0.757)。ESTIMATE和CIBERSORT分析提示风险评分模型与肿瘤微环境中的多个免疫细胞亚群浸润相关。结论 自噬相关基因预后风险模型较临床数据...     

基于TCGA数据库构建肾透明细胞癌自噬相关基因风险预测模型

目的 基于TCGA数据库中差异表达自噬相关基因(DEARGs)构建肾透明细胞癌(ccRCC)预后预测模型.方法 从TCGA数据库中下载537例ccRCC及96例正常组织RNA测序数据,提取自噬相关基因(ARGs)表达谱.通过对比癌和正常组织,获取差异表达基因列表,将其中489例有配对临床信息的ccRCC样本通过随机抽样的方法按照7:3的比例拆分为训练组(n=344)与验证组(n=145),在训练组中利用单因素和多因素Cox回归分析构建预后预测模型,并在验证组中对模型进行验证评估.结果 分析筛选出36个DEARGs,运用单因素和多因素Cox回归分析筛选得8个DEARGs(CX3CL1、PRKCQ、RAB、VMP1、IFNG、EIF4EBP1、ATG16L2和BID)及其风险系数(coefficient,COEF),并计算每位患者的风险评分(RS),以中位风险评分(RS)为截断值,将训练组和验证组的患者分为低风险组和高风险组.Kaplan-Meier法和Log-Rank法分析显示,RS高的患者总体生存率差于评分低的患者(P<0.05).研究在验证组得到一致性的结果(P<0.05).此外,多因素回归分析揭示该预测模型是ccRCC患者预后预测的独立风险因子(P<0.05).结论 自噬相关差异表达基因是ccRCC患者潜在的诊断和预后评估标志物,可为患者术后个体化治疗提供理论支持.     

生物信息学分析构建自噬基因相关的肝癌预后评估模型

目的采用生物信息学分析自噬相关基因差异表达和肝癌预后的关系,构建自噬基因相关的肝癌预后评估模型。方法采用R语言Limma软件包分析癌症基因组图谱（TCGA）肝癌数据库中肝癌组织及癌旁组织中自噬相关基因的表达,发现差异表达基因（DEGs）。采用基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析DEGs。采用单因素分析和多因素Cox回归分析构建自噬基因相关的肝癌预后评估模型。结果对比肝癌组织与癌旁组织,发现了60个自噬相关的DEGs;DEGs主要在自噬、HPV感染、凋亡和p53信号通路中富集。单因素分析发现81个与肝癌预后相关的自噬基因。多因素Cox回归分析发现一组4个自噬基因（HDAC1、ATIC、EIF2S1和RAB7A）与肝癌患者的总生存时间显著相关,基于此构建了自噬基因相关的肝癌预后评估模型。该模型高风险评分的肝癌患者的总生存时间明显短于低风险评分患者（P＜0.05）。进一步的多因素Cox回归分析显示,该预后评估模型独立于肿瘤分期、转移分期、临床分期、淋巴结状态和病理分级,可独立预测肝癌患者的预后。结论本研究构建的自噬基因相关的肝癌预后评估模型可独立预测肝癌患者预后,有助于临床医生选择精准化的肝癌预防和治疗策略。     

转录因子SOX12在肺腺癌中的表达及其与临床预后的关系

目的探讨转录因子SOX12在肺腺癌中的表达及其与临床预后的关系。方法采用大型癌症基因组数据库分析SOX12在 肺腺癌中的表达水平,然后分别采用免疫组织化学（IHC）和半定量PCR方法检测36例肺腺癌癌组织、15例距肿瘤边缘5 cm以 上癌旁正常组织和21例正常肺组织中SOX12 的表达情况,同时通过Kaplan-Meier Plotter 数据库获取了866例肺腺癌患者和 675例肺鳞癌患者的生存数据,分析SOX12基因表达水平对患者总生存期（OS）和进展后生存期（PPS）的影响。结果TCGA数 据库和GEO（GSE40419）样本集提示SOX12的表达水平在肺腺癌组中显著高于癌旁组（P<0.001）,同时IHC和半定量PCR结果 均显示SOX12 在肺腺癌组织中的表达高于癌旁正常组织和正常肺组织,差异具有统计学意义（P<0.001）;分析Kaplan-Meier Plotter数据库显示SOX12基因表达水平高的肺腺癌患者较表达水平低的患者OS和PPS短,差异具有统计学意义（P<0.05）;而 SOX12基因表达水平对肺鳞癌患者的OS和PPS均无明显影响。结论转录因子SOX12在肺腺癌组织中呈明显高表达水平,且 其表达水平与患者的生存和预后关系密切,SOX12可能成为预测肺腺癌发生发展的辅助指标。     

肺腺癌干性相关分子预后预测模型的构建及验证

目的构建肺腺癌干性相关分子预后预测LASSO模型并验证其有效性。方法应用R语言包“DESeq2”筛选TCGA肺腺癌-癌旁间差异表达基因,R语言包“WGCNA” 分析差异表达基因和干性指数mRNAsi相关性以筛选中枢干性相关差异表达基因,R语言包“glmnet”构建肺腺癌干性相关分子预后预测LASSO模型,R语言包“rms”构建基于该LASSO风险模型和各临床病理特征的列线图。结果共筛选得8 010个差异表达基因和1 437个中枢干性相关差异表达基因。当λ= 0.038 79,获得20个带有非零风险系数的基因组成最优干性LASSO风险模型。Kaplan-Meier曲线和ROC曲线结果表明该模型在试验组、内部验证组和外部验证组（GSE72094）中均能有效预测肺腺癌预后。相比单纯临床病理指标列线图（C指数=0.668,95%CI: 0.608~0.727）,基于该风险模型的列线图（C指数=0.803,95%CI: 0.765~0.841）预测效率显著提高（P<0.001）。临床决策曲线进一步表明基于该风险模型的列线图可能给肺腺癌患者带来更高的临床获益度。结论本研究成功构建的肺腺癌干性相关分子预后预测LASSO模型,可能是对目前肺腺癌TNM临床分期的有效补充。     

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。     

自噬基因结肠癌预后模型建立及验证

【摘要】 目的 通过筛选结肠癌预后自噬相关基因,构建一种基于差异表达自噬基因的结肠癌预后模型,探讨其特征及临床意义。 方法 在癌症基因组数据库（TCGA）中,检索结肠癌的转录组数据,利用wilcox检验进行差异分析,筛选出结肠癌差异表达的自噬基因,对其进行KEGG pathway和GO功能富集分析。结合临床信息,使用COX分析筛选出结肠癌预后相关差异表达的自噬基因,构建预后风险预测模型并进行单因素及多因素回归分析验证。 结果 共收集524例样本,其中42例正常样本,482例结肠癌肿瘤样本;发现结肠癌差异表达自噬基因35个,其中16个基因上调,19个基因下调;GO与KEGG富集分析结果显示：差异表达的自噬基因主要分布在自噬、凋亡、氧化应激、细胞色素c释放以及肿瘤耐药方面。结合患者临床信息,本研究对差异表达自噬基因进行COX分析,共筛选出5个差异表达自噬基因WIPI2、RAB7A、ULK3、PELP1和DAPK1参与构建风险计算模型。生存曲线和风险曲线显示：本模型与患者生存率存在显著相关性,且预后模型、参与模型构建的基因与癌症分期、病人年龄均存在统计学意义。通过Real time PCR实验检测对本模型风险值贡献最大的RAB7A基因及WIPI2基因在人正常结肠细胞（NCM460）与人结肠癌细胞（HCT116、RKO）中的表达水平,结果显示在人结肠癌细胞中RAB7A及WIPI2基因表达水平高于人正常结肠细胞（P＜0.05）。 结论 通过COX回归分析成功地构建出基于差异表达自噬基因的结肠癌预后模型,该模型筛选的结肠癌预后自噬相关基因可作为结肠癌预后独立危险因子。     

基于细胞焦亡与炎症反应相关基因构建肝细胞癌预后风险评估模型及验证

目的基于细胞焦亡与炎症反应相关基因构建肝细胞癌预后风险评估模型,并进一步探索该模型对肿瘤免疫微环境状态的预测效能,为制定个性化的治疗方案提供方向。方法从癌症基因组图谱（TCGA）数据库（365例）和国际癌症基因组联盟（ICGC）数据库（231例）下载有关肝细胞癌样本的细胞焦亡和炎症反应基因的mRNA数据,通过LassoCox回归分析构建肝细胞癌预后风险评估模型,计算细胞焦亡与炎症反应评分（PIRS）。采用R语言进行生存预后分析及临床病理特征分析;单样本基因集富集分析（GSEA）以及肿瘤免疫功能障碍与逃逸预测肿瘤免疫微环境状态;GSEA分析PIRS相关的信号通路及生物学功能。结果TCGA数据库中64个基因与肝细胞癌患者的总生存期有关（P＜0.05）,筛选出15个基因构建肝细胞癌预后风险评估模型。Kaplan-Meier生存分析显示,高风险组的总生存期较低风险组短（P＜0.01）。TCGA数据库中PIRS的AUC在1、2和3年时分别为0.871、0.846和0.831,ICGC数据库中AUC分别为0.844、0.733和0.751。PIRS是肝细胞癌患者预后的独立预测指标（HR=2.802,95%CI：2.286~3.433,P＜0.01）。高风险组中免疫杀伤细胞含量、细胞毒反应和干扰素活性均低于低风险组（均P＜0.01）,但巨噬细胞含量、免疫功能障碍评分和T细胞驱逐评分均高于低风险组（均P＜0.01）。高风险组中富集了细胞周期、血管内皮生长因子和转化生长因子β等相关信号通路。结论PIRS与肝细胞癌患者预后有关,高风险组处于免疫抑制状态,肝细胞癌预后风险评估模型能准确预测患者预后。     

嘌呤代谢相关基因预测肺腺癌预后模型的构建及验证

目的 探讨嘌呤代谢相关基因预测肺腺癌预后模型的临床应用价值。 方法 嘌呤代谢相关基因数据来源于人类基因数据库,肺腺癌 mRNA 转录组数据和临床数据来源于癌症基因组图谱数据库,并使用 Perl 及 R 软件筛选出与肺腺癌预后有关的表达差异的嘌呤代谢相关基因,并进行京都基因与基因组百科全书和基因本体论富集分析,用 Cox 回归分析及套索回归分析建立预后模型,通过 Kaplan-Meier 生存曲线比较高、低风险组的预后差异,通过 ROC 曲线验证该预后模型预测 1、3、5 年总生存期（OS）的可靠性,使用 Cox 回归分析临床因素与肺腺癌患者预后的关系。最后使用基因表达数据库中的 GSE26939 数据集进行外部验证。 结果 本研究最终筛选出了 5 个与肺腺癌预后相关的嘌呤代谢相关基因（CD19、CYP17A1、KHDRBS2、INHA、PLK1）,并建立了相关预后风险评分模型。Kaplan-Meier 生存曲线显示,低风险组患者 OS 高于高风险组（P＜0.01）。生存状态图及建模基因表达热图显示,高风险组患者比低风险组患者的预后差。1、3、5 年 OS 的 AUC 分别为 0.76、0.74、0.77,提示该模型有较好的预测效能。多因素 Cox 回归分析显示肿瘤分期和风险评分均是肺腺癌患者预后的独立危险因素（均 P＜0.05）。外部验证集的 Kaplan-Meier 生存曲线显示,低风险组患者 OS 高于高风险组（P＜0.01）。生存状态图及建模基因表达热图显示,高风险组患者具有更差的预后。1、3、5 年 OS 的 AUC 分别为 0.96、0.82、0.84,提示模型有较好的预测效能。 结论 嘌呤代谢相关基因可能通过促进肺腺癌细胞的增殖来影响肺腺癌患者的预后,本文建立的预后模型可为临床研究提供潜在依据。     

基于生物信息学分析的TPX2在肺腺癌中的表达及意义

目的利用多种肿瘤生物信息数据库分析TPX2在肺腺癌样本中的表达及临床意义,并在临床病理标本中进行验证。方法通过检索Oncomine生物信息基因数据库,分析TPX2在不同肺腺癌数据集中mRNA表达情况;利用cBioportal生物信息基因数据库分析TPX2的突变频率、突变位点,并分析TPX2基因突变与预后的关系;利用HPA数据库的组织图谱分析TPX2蛋白质在肺腺癌组织中的表达情况。通过UALCAN和OncoLnc数据库检索肺腺癌与正常组织中TPX2的表达情况,分析其与肺腺癌临床病理分期的关系,并采用Kaplan-Meier在线分析TPX2表达与患者生存期的关系。通过Western印迹法实验对比肺癌患者癌组织与癌旁组织TPX2蛋白表达差异以及TPX2在不同肺癌细胞系中的表达情况。结果Oncomine数据库的结果显示,TPX2在人肺腺癌不同数据集中的表达均显著高于正常肺组织（均P<0.001）,HPA数据库检索IHC实验结果显示: 与正常肺组织相比,TPX2蛋白在癌组织中的表达水平显著上调（P<0.05）。生存分析发现高表达TPX2的肺腺癌患者的生存期显著低于TPX2低表达的肺腺癌患者,TPX2高表达患者预后更差（P<0.05）;cBioportal数据库分析结果显示,TPX2共有30个位点发生变异,总变异率为4%,其中有17个位点发生突变,突变频率分别为4.06%（TCGA PanCan）,3.83%（Broad）,且存在TPX2突变的肺腺癌患者的DFS更差（P<0.05）。在探讨TPX2在不同肺癌细胞系及肺腺癌组织和癌旁组织中的表达差异时,发现TPX2在肺鳞癌、肺腺癌、肺大细胞癌细胞系中均存在高表达,且TPX2在肺腺癌组织中的表达量显著高于癌旁组织（均P<0.05）。结论基于肿瘤生物信息库综合分析发现,TPX2在肺腺癌组织中的表达水平明显高于正常肺组织,且TPX2的其表达水平与肿瘤预后具有相关性,TPX2在肺腺癌中的高表达预示患者预后不良。     

浸润性肺腺癌组织上调表达基因的筛选及验证

目的筛选及验证浸润性肺腺癌组织上调表达基因,寻找肺腺癌诊断和预后评估的新型分子标记物。方法收集经手术病理证实的浸润性肺腺癌患者6例,制作癌组织及相应癌旁组织基因表达谱芯片,进一步通过Geneontology、Pathway分析、标记物预测分析和基因网络关系分析方法对芯片数据进行处理,结合TheLungCancer数据库检索与肺癌发生相关的mRNA信息,筛选出浸润性肺腺癌组织上调表达基因。另收集经手术病理证实的浸润性肺腺癌患者97例,抽提癌组织及相应癌旁组织RNA,逆转录,设计芯片筛选出的上调表达目的基因引物,实时荧光定量PCR技术（qPCR）扩增目的基因,以PUM1为内参基因,获得各样本组织ΔCt值,与癌旁组织对比,分析103例癌组织目的基因表达情况。结果基因芯片数据结合数据库,初步筛选出浸润性肺腺癌组织14个上调表达基因,分别为SPINK1、ITGA11、TOX3、SPP1、MCM10、MMP12、COL11A1、SIX1、FOXA1、CLIC6、TMEM45B、GDF15、CEACAM1、ESR1。qPCR验证结果表明,与相应癌旁组织相比,SPINK1mRNA、TOX3mRNA、MMP12mRNA、CLIC6mRNA、TMEM45BmRNA在浸润性肺腺癌组织上调表达,差异均有统计学意义（P＜0.05或0.01）,而ITGA11mRNA、SPP1mRNA、MCM10mRNA、COL11A1mRNA、SIX1mRNA、FOXA1mRNA、GDF15mRNA、CEACAM1mRNA、ESR1mRNA在肺腺癌组织表达未见上调,差异均无统计学意义（均P＞0.05）。结论本研究成功筛选及验证SPINK1、TOX3、MMP12、CLIC6、TMEM45BmRNA水平在浸润性肺腺癌组织上调表达,提示可作为肺腺癌诊断和预后评估的新型分子标记物。     

肺腺癌中免疫相关lncRNA的筛查表达与预后分析

目的筛查肺腺癌免疫相关lncRNA,并分析其在肺腺癌中的表达及对患者预后的影响。方法自美国TCGA数据库筛选肺腺癌患者的转录数据和临床资料;使用美国Cytoscape软件3.5.0构建免疫-lncRNA共表达网络获得免疫相关的lncRNA;采用单变量Cox回归分析分配风险评分,筛选预后相关的lncRNA,GraphPad Prism 8软件进行Kaplan-Meier生存分析,多变量Cox回归分析预测患者生存的独立预后因素;使用R3.6.1软件和limma包进行主成分分析;基因组富集分析各组的功能注释。结果数据库挖掘获得14 142个lncRNA和331个免疫相关基因,关联分析共筛选出1133个免疫相关的lncRNA;单因素COX回归分析发现15个免疫相关lncRNA与肺腺癌预后相关,多因素Cox回归分析发现其中6个免疫相关的lncRNA(AL161431.1、AC079949.2、LINC00707、AC010980.2、AC068338.3、AC123595.1)是肺腺癌患者生存的独立预后因素,而风险分数是与总生存期相关的独立预后因素;6个免疫相关的lncRNA中低风险组总体生存期较高风险组显著延长(P<0.000 1);主成分分析显示,高、低风险组的风险值有显著差异;基因富集分析结果显示高、低风险组在免疫应答通路中均有富集。结论成功筛选出6个免疫相关的lncRNA,且其可预测肺腺癌患者的预后。     

肺腺癌患者miR-126-5p的差异性表达及其作用机制预测

目的探讨肺腺癌患者miR-126-5p的表达差异性及其在患者临床预后中的价值,基于生物信息学方法,分析其作用机制。 方法检索STARBASE数据库,分析肺腺癌组织和正常肺组织中miR-126-5p表达水平差异。使用Kaplan-Meier Plotter在线网站 分析肺腺癌患者生存预后,绘制癌组织miR-126-5p不同表达水平患者的生存曲线。利用STARBASE数据库预测miR-126-5p 作用的靶基因,在线网站分析靶基因的表达水平及对预后的影响。使用qPCR法检测30例健康对照组及30例肺腺癌患者外周 血清mir-126-5p表达水平。结果STARBASE数据库检索结果提示正常肺组织中miR-126-5p高表达,肺腺癌组织中miR-126-5p 低表达,Kaplan-Meier Plotter在线大数据分析提示肺腺癌组织中miR-126-5p高表达的患者生存预后优于低表达者（HR=0.68, P=0.015）。miR-126-5p预测结合靶基因BRCC3 mRNA 3’UTR区,二者表达量呈负相关（r=-0.197,P<0.05）;与正常组织相比, BRCC3 在肺腺癌患者中呈现高表达,与患者不良预后相关（HR=1.39,P<0.05）。对照组血清中miR-126-5p 高于肺腺癌患者 （1.23±0.21 vs 0.63±0.12,P<0.05）。结论肺腺癌组织中miR-126-5p 表达水平低于正常肺组织,肺腺癌患者外周血清中miR- 126-5p表达水平低于正常人,miR-126-5p高表达患者预后较好,低表达患者预后较差。通过生物信息学预测,miR-126-5p可能 通过调控BRCC3发挥抑癌作用。     

肺腺癌患者PLA2G1B表达情况与预后的相关性

  目的  基于数据挖掘分析PLA2G1B基因在肺腺癌患者中的表达特征、预后特征、免疫特征以及潜在的治疗方案影响。  方法   通过对TCGA以及GEO数据库中的肺腺癌患者RNAseq表达谱数据以及临床信息进行分析,对比PLA2G1B高表达和低表达在肺腺癌患者的预后差异,并通过CIBERSORT计算患者的免疫细胞浸润程度,对比PLA2G1B高低表达组之间的浸润程度差异。并通过pRRophetic算法分析2组之间的药物敏感性差异。  结果   PLA2G1B基因在肺腺癌组织中相比癌旁表达量显著降低,且表达量越低其患者的预后总生存越差,在TCGA以及2个GEO的独立验证数据集中均表现出一致的统计学差异,经多因素校正之后证明PLA2G1B低表达为差预后的独立因素（P < 0.05）,且在预后较差的样本中其免疫浸润水平更低,主要表现为Bcellmemory,Tcell CD4+ memoryresting,Monocyte,Myeloiddendriticcell,Mastcellactivated细胞类型。但差预后的样本对多种化疗药物的敏感性要显著更好。  结论   PLA2G1B低表达为肺腺癌独立的差预后风险因素,且低表达患者中整体免疫浸润水平显著更低。     

自噬相关基因同膀胱癌预后的关系研究

目的 分析自噬相关基因在膀胱癌中表达模式并基于自噬相关基因构建膀胱癌预后模型。方法 基于癌症基因组图谱数据库中膀胱癌患者基因表达谱数据和临床相关信息,分析自噬相关基因在膀胱癌中的表达模式;利用单因素、多因素Cox回归模型,筛选同膀胱癌预后相关的自噬相关差异表达基因,建立预后风险模型;利用不同来源的数据集（GSE48075）评估建立的预后风险模型。结果 共筛选出38个膀胱癌组织中差异表达的自噬相关基因,MYC、SPHK1、NAMPT、 P4HB、 SPNS1、 DIRAS3、 TP63、 APOL1、 ITGA3等自噬相关基因表达同膀胱癌预后相关,利用MYC、SPHK1、NAMPT等自噬相关基因成功构建了膀胱癌预后风险模型,风险模型验证结果表明该模型对膀胱癌预后有较好的预测效果,表现为预后模型低风险组预后良好,高风险组预后较差。结论 膀胱癌风险预后模型可较好地预测膀胱癌患者生存情况。     

肿瘤微环境中免疫与基质细胞相关基因在肺腺癌中的预后价值

目的:鉴别与肺腺癌预后相关的免疫与基质细胞基因。方法:501例肺腺癌基因表达数据来自癌症基因组图谱（TCGA）数据库。肺腺癌样本的免疫和基质评分从ESTIMATE数据库中获取。χ2检验分析基质、免疫评分与患者临床病理特征的相关性。采用t检验以及Cytoscape中的Mcode模块筛选差异表达基因（DEGs）。采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线。结果:基质细胞评分与M分期显著相关（χ2=6.391,P=0.011）。免疫评分与M分期（χ2=4.769,P=0.029）、T分期（χ2=11.672,P=0.009）和总生存期（χ2=6.334,P=0.009）显著相关。基于免疫评分的DEGs有262个,基于基质评分的DEGs有391个。基因功能富集分析和蛋白-蛋白相互作用网络分析差异表达基因,富集分析表明,DEGs参与调节免疫应答、抗原结合、免疫应答和受体结合。生存分析表明POSTN（P=0.0181）、PLEK（P=0.0434）、LY86（P=0.0136）、HCK（P=0.0487）对肺腺癌患者具有预后价值。结论:基质细胞相关基因POSTN高表达与患者不良预后相关,免疫细胞相关基因PLEK、LY86、HCK高表达预示患者预后较好。     

免疫相关基因及其决定的免疫细胞微环境对胃腺癌预后的预测价值

目的通过生物信息学分析筛选胃腺癌的差异表达免疫相关基因及癌症相关通路, 结合免疫细胞微环境预测胃腺癌的预后。方法从癌症基因图谱数据库(TCGA)和基因表达(GEO)数据库下载RNA测序数据和临床数据通过生物信息学分析, 获得343例胃腺癌组织和30例正常组织中差异表达的免疫相关基因;根据单因素和多因素Cox回归分析筛选与生存相关的免疫相关基因并构建预后风险模型, 并使用CIBERSORT算法探索免疫相关基因与免疫细胞微环境的关系。结果 TCGA数据库中共获得8 202个差异表达基因, 其中有4 908个上调差异表达基因、3 294个下调差异表达基因。GSE118916中共获得1 762个差异表达基因, 其中909个上调差异表达基因、853个下调差异表达基因。最终获得差异表达免疫相关基因(IRG)共78个, 其中47个上调基因、31个下调基因;其中BMP8A、MMP12、NRG4、S100A9和TUBB3证实与胃腺癌患者的生存显著相关。生存分析表明高风险组预后差, 多因素分析显示风险评分是独立的预后因素, 并在TCGA数据集和GEO外部验证集都有良好预测性能。此外, 肿瘤浸润性免疫细胞分...     

肺腺癌Ubiquilin1蛋白的表达与临床病理关系的研究

目的探讨肺腺癌组织中Ubiquilin1蛋白的表达与临床病理特征的关系。方法选取90例肺腺癌患者,应用免疫组化组织芯片,评估癌组织中Ubiquilin1蛋白高表达与临床病理关系,评估癌及癌旁组织中的表达及与远期生存的关系。结果肺腺癌组织中Ubiquilin1蛋白的表达高于配对的癌旁组织,差异有统计学意义（Z=-5.831,P＜0.01）。肺腺癌高表达与配对癌旁高表达相关（字2=17.222,P＜0.01）,与5年生存率相关（字2=25.989,P＜0.01）。TNM分期、性别、肺癌中高表达、癌旁中高表达是回归模型筛选出来的有统计学意义的预后因子（P＜0.05）,Kaplan-Meier生存率曲线提示高表达与不良预后有关（P＜0.01）。结论Ubiquilin1蛋白可以作为预测肺腺癌临床及预后的指标,对筛选肺腺癌手术后高危患者有重要的临床意义。     

KIF18A在肺腺癌中的诊断和预测价值

目的研究KIF18A在肺腺癌中的诊断和预测价值。方法通过对癌症基因组图谱(TCGA)数据库和郑州大学第一附属医院临床标本的分析,探讨KIF18A表达在预测肺腺癌患者预后中的作用。采用Kaplan-Meier分析研究KIF18A的表达水平与肺腺癌患者的生存时间之间的关系。采用多变量Cox回归模型研究KIF18A的表达水平能否独立判断肺腺癌患者的预后。结果通过对TCGA数据库的分析和临床组织标本的检验显示,KIF18A在肺腺癌中的表达量比在正常肺组织中高。Log-rank生存分析显示,KIF18A表达量高的患者总体存活率较低。KIF18A的高表达与患者的性别、临床分期、肿瘤分期和远处转移相关。多变量Cox回归模型分析显示,KIF18A的表达水平是肺腺癌患者总体生存状态的独立预测因子。结论 KIF18A在人肺腺癌中高表达,并且其表达水平是肺腺癌患者总体生存状态的独立预测因子。     

基于TCGA数据库分析GTSE1基因在肺腺癌中的表达及意义

目的:探究G2/S期表达蛋白1（G2 and S phase-expressed protein1,GTSE1）在肺腺癌中的表达情况以及对预后的影响。方法:从癌症基因组图谱（TCGA）数据库中下载肺腺癌患者表达谱数据以及临床信息资料,分析GTSE1表达水平与临床指标信息之间的相关性及对预后的影响,并用Cox比例风险回归模型分析影响患者预后的因素。采用免疫组化检测14例肺腺癌肿瘤组织和13例癌旁组织中GTSE1表达水平。采用基因集富集分析方法（GSEA）预测GTSE1在肺腺癌中可能参与并调控的相关通路。结果:在TCGA数据中,在肿瘤组织样本中GTSE1基因表达情况明显高于正常组织（t=18.165,P<0.05）,且表达水平与肿瘤分级（?字2=17.543,P=0.001）、T（?字2=8.825,P=0.032）和N分期（?字2=12.138,P=0.001）之间有显著相关,GTSE1高表达患者的总生存期显著低于GTSE1低表达的患者（?字2=22.663,P<0.05）,单因素Cox分析提示肿瘤分级（HR=1.56,95%CI:1.33～1.83）、TNM分期（T:HR=1.60,95%CI:1.31～1.95;N:HR=1.70,95%CI:1.40～2.06;M:HR=1.83,95%CI:1.03～3.25）和GTSE1表达水平（HR=2.32,95%CI:1.62～3.30）可影响患者的总生存期（均P<0.05）。多因素Cox分析提示T分期（HR=1.646,95%CI:1.038～2.610,P=0.034）和GTSE1的表达水平（HR=1.830,95%CI:1.269～2.637,P<0.05）是影响肺腺癌患者总生存期的独立危险因素。GTSE1基因高表达的样本在细胞周期以及p53信号通路等9个通路基因集中富集（P<0.05,FDR<0.01）。结论:GTSE1在肺腺癌患者肿瘤组织中显著高表达,是肺腺癌患者的独立预后因素。