基于生物信息学的肝细胞癌铁死亡预后模型的构建

目的:为寻找肝细胞癌相关预后的铁死亡基因,寻找独立预后的因素,构建肝细胞癌患者铁死亡的预后模型.方法:通过TCGA数据库下载TCGA-LIHC的转录组数据和临床信息,使用Perl语言对TCGA-LIHC的铁死亡相关基因的表达谱数据进行提取.使用R语言的limma包对铁死亡相关基因的表达谱数据进行差异分析.使用R语言的o...     

基于数据库挖掘分析PDZK1与乳腺癌氟维司群耐药的相关性

目的 探讨在乳腺癌氟维司群耐药中发挥关键作用的基因。方法 通过GEO公共数据库筛选两组氟维司群耐药细胞数据集,获取与氟维司群耐药相关的基因,分析蛋白互作网络(PPI)蛋白互作网络,筛选关键耐药基因,结合TCGA数据库分析关键基因临床预后相关性,通过细胞模型验证其生物学功能。结果 GEO数据库分析发现PDZ结构域蛋白1(PDZK1)在氟维司群耐药株呈显著低表达(P<0.05)。TCGA数据库显示PKZK1高表达与肿瘤临床分期呈显著负相关,分析发现PDZK1表达与乳腺癌患者预后良好显著相关,在乳腺癌细胞模型中过表达PDZK1基因可以提升氟维司群治疗的敏感度。结论 PDZK1的表达与氟维司群治疗耐药呈负相关,雌激素受体阳性乳腺癌患者中PDZK1高表达人群选择氟维司群治疗的临床获益更大。     

凋亡抑制因子5的表达在乳腺癌预后中的意义

目的:分析凋亡抑制因子5(BIRC5)基因表达水平与乳腺癌患者预后之间的关系。方法:首先通过癌症基因组图谱(TCGA)公共数据库研究BIRC5在乳腺癌患者中的表达,并在乳腺癌细胞系中进行验证。其次在乳腺癌基因表达数据库bc-GenExMiner v4. 0中,利用COX风险回归模型对BIRC5与乳腺癌患者预后进行分析。最后在乳腺癌细胞系中通过RNA干扰技术敲低BIRC5基因后观察其对乳腺癌细胞增殖及迁移的影响。结果:通过对TCGA数据库的分析发现,BIRC5基因的表达在多种乳腺癌中呈现上升趋势,且BIRC5基因的表达与乳腺癌患者预后密切相关,敲低BIRC5后,乳腺癌细胞生长明显受到抑制。结论:BIRC5基因表达水平对乳腺癌患者的预后具有显著意义。     

结直肠癌RNA结合蛋白相关长链非编码RNA预后模型的构建与应用

目的 构建RNA结合蛋白(RBP)相关长链非编码RNA(IncRNA)预后模型,为临床预测结直肠癌(CRC)患者的生存提供指导.方法 分析TCGA数据库中的398例结直肠癌组织标本及39例正常对照样本的数据,从EBI-CA网站(https://ebiac.uk/GOA/)获取RBP相关基因列表.应用R软件分析RBP相关...     

基于ceRNA调控网络的乳腺癌预后相关生物标志物筛选

目的 利用肿瘤基因组图谱(TCGA)数据库筛选差异表达mRNA、miRNA和lncRNA分子标签,构建预后相关的核心ceRNA调控子网络,探索其在乳腺癌预后相关生物标志物筛选中的作用.方法 从TCGA下载乳腺癌患者的测序数据和临床数据,利用R包"Deseq2"和单因素COX比例风险回归模型,分别筛选差异表达且与预后相关...     

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。     

ASPM基因在乳腺癌中的表达及临床意义

目的 研究有丝分裂相关基因ASPM(abnormal spindle microtubule assembly)在乳腺癌中的表达及临床意义,并探讨ASPM作用机制。方法 利用Oncomine数据库检测ASPM在乳腺癌组织中的表达情况,采用GSE3494数据集和Kaplan-Meier在线分析ASPM表达与乳腺癌患者的预后关系,并结合TCGA数据库分析ASPM表达与临床病理指标的相关性。利用GSE3494数据集进行基因富集分析 (GSEA)预测ASPM相关通路。利用String数据库分析与ASPM相关的蛋白并通过TIMER数据库验证。利用RT-qPCR验证在13对乳腺癌组织与配对的癌旁组织中ASPM的表达情况。结果 与正常乳腺组织比较,ASPM在乳腺癌组织中高表达,且高表达组具有较短的总生存期 (HR=1.71, P=0.000)。GSE3494和TCGA数据库分析发现ASPM表达与ER、PR水平显著相关(P=0.000),TCGA数据库分析结果显示ASPM表达还跟年龄 (P=0.002)以及TNM分期中的T分期 (P=0.000)和N分期 (P=0.030)显著相关。ASPM高表达样本主要富集在细胞周期、氧化磷酸化、DNA修复、错配修复、剪接体和蛋白酶体等基因集 (P<0.01),结合String以及TIMER的结果,ASPM可能与BUB1、CCNA2、TTK、CDC20、CDK1相互结合作用,促进乳腺癌的发生、发展。RT-qPCR结果显示,ASPM在乳腺癌组织中表达上调。结论 ASPM基因在乳腺癌组织中高度表达,并与临床病理指标相关,可作为预测乳腺癌预后的标志物进一步研究。     

基于单细胞数据揭示铁死亡相关预后基因IL-33在HCC发育早期阶段内皮细胞中的作用

目的：基于单细胞测序数据对HCC铁死亡相关预后基因的表达状态进行分析,为HCC的精准治疗提供有效靶点。方法：利用TCGA数据库和铁死亡相关基因数据库,获取HCC患者和正常对照组的铁死亡相关差异基因,构建风险预后评估模型;利用单细胞测序数据,通过tSNE聚类降维和Monocle软件包对预后风险基因的在不同发育阶段细胞中的表达情况进行分析,并进一步通过CellChat软件包对预后风险基因在HCC细胞间的相互作用进行分析;结果：共发现25个铁死亡相关差异基因与HCC患者的预后相关。在此基础上,筛选出NT5DC2、G6PD、STMN1和IL-33共4个基因作为预后基因。其中NT5DC2主要在上皮细胞和内皮细胞中表达,IL-33主要在内皮细胞中表达,G6PD和STMN1在细胞中广泛表达;IL-33主要在发育早期阶段的内皮细胞中表达,NT5DC2、G6PD、STMN在不同的发育阶段均有表达;此外IL-33只在发育早期阶段的内皮细胞中与受体存在广泛交互。结论：IL-33作为良性预后基因,在HCC患者发育早期阶段的内皮细胞中特异性表达并发挥作用,提示维持血管内皮细胞的这种原始状态或促进IL-33介导的原始状态内皮细胞铁死亡可能是有效的HCC治疗靶点。     

基于TCGA数据库构建雌激素受体阳性乳腺癌患者的预后风险模型

目的:构建微小RNA(miRNA)表达的预测雌激素受体(ER)阳性乳腺癌患者预后的风险模型.方法:分析了TCGA数据库下载的ER阳性乳腺癌患者的miRNA表达数据和临床资料,筛选出与ER阳性乳腺癌特异性相关的miRNA并构建了miRNA-临床的预测ER阳性乳腺癌患者3年和5年生存率的预测模型.受试者工作曲线(ROC)和...     

自噬相关基因对老年女性乳腺癌预后预测的价值

目的:探索自噬相关基因(ARG)对老年女性乳腺癌预后预测的价值.方法:分别从TCGA和HADb数据库中下载得到老年女性乳腺癌504例的病例信息和ARG信息.将病例按7:3的比例分为训练集(n=356)和验证集(n=148).乳腺癌患者总生存期定义为从随机化开始至因任何原因死亡的时间.在训练集中,通过Cox回归分析筛选与...     

基于转录组学膀胱癌临床预后模型的构建

目的：筛选膀胱癌预后相关基因,建立膀胱癌预后评分模型。方法：通过UCSC Xena平台下载癌症基因组图谱（TCGA）数据库、基因型和基因表达量关联数据库（GTEx）中406例膀胱癌患者的临床信息和膀胱癌组织RNA测序数据,以及28名健康对照者正常膀胱组织RNA测序数据。采用加权基因共表达网络分析（WGCNA）、单因素Cox回归分析、LASSO回归分析和多因素Cox回归分析筛选膀胱癌预后相关基因并建立预后模型,结合Kaplan-Meier生存曲线、受试者操作特征曲线（ROC曲线）验证模型的准确性。结果：分析得到膀胱癌相关差异表达基因共2308个。WGCNA拟合得到6个基因模块,筛选出对膀胱癌预后有显著作用的基因829个。运用单因素Cox回归与LASSO回归分析筛选出24个与膀胱癌患者预后相关的基因,多因素Cox回归分析训练集数据得到9个作为独立预测因子的基因,分别是ADCY9、MAFG_DT、EMP1、CAST、PCOLCE2、LTBP1、CSPG4、NXPH4、SLC1A6,以此建立膀胱癌患者预后预测模型。训练集中高风险组和低风险组3年存活率分别为31.814%和59.821%,测试集中高风险组和低风险组3年存活率分别为32.745%和68.932%,模型预测训练集和测试集患者预后的ROC曲线下面积均在0.7以上。结论：本研究建立的模型对膀胱癌高风险和低风险人群的生存情况具有较好的预测能力。     

免疫相关LncRNA与乳腺癌预后关系分析及预后风险模型建立

目的 探讨免疫相关LncRNA的表达与乳腺癌预后的关系,构建乳腺癌免疫相关LncRNA预后风险模型。 方法 从TCGA公共数据库下载乳腺癌的转录组数据和临床病理信息,利用Perl软件提取乳腺癌数据表达矩阵,采用R语言使用共表达法提取免疫相关LncRNA,单因素和多因素Cox回归分析筛选预后相关LncRNA,根据最佳AIC值确定免疫预后相关LncRNA构建预后风险模型,根据风险值将患者分为低分险组和高风险组,采用Kaplan-Meier分析法进行生存分析并绘制两组患者生存曲线,使用ROC曲线对预后风险模型准确性进行评估,同时单因素和多因素Cox回归分析评估预后风险模型与肿瘤预后相关性。 结果 从TCGA数据中共下载1 041例乳腺癌样本,提取到14 142个LncRNA表达谱,通过共表达法获得免疫相关LncRNA 644个,对免疫相关LncRNA进行单因素Cox回归分析筛选出14个LncRNA,对14个LncRNA进行多因素Cox回归分析,根据最佳AIC值筛选出6个LncRNA用于构建预后风险模型,根据风险值将患者分为低分险组和高风险组,生存分析显示两组患者差异有统计学意义,同时预后风险模型曲线下AUC值为0.703,模型具有较好的准确性。多因素Cox回归分析结果显示,年龄和患者风险评分为乳腺癌的独立危险因素。 结论 免疫相关LncRNA预后风险模型为乳腺癌的独立预后影响因子,可以有效预测乳腺癌患者的生存预后,可作为乳腺癌独立的预后生物标志物。     

基于生物信息学的子宫内膜癌预后模型构建

目的 筛选与子宫内膜癌（endometrial carcinoma，EC）预后相关的差异基因并构建预后模型。方法 从癌症基因图谱（The Cancer Genome Atlas，TCGA）数据库和基因表达谱数据库（Gene Expression Omnibus，GEO）的数据集GSE63678中下载EC和正常对照样本的基因表达数据，筛选出共有差异基因。采用LASSO回归分析筛选出具有预后意义的基因，并构建预后特征。从TCGA数据库中获取具有完整信息的EC患者，按1∶1的比例随机分为训练组和验证组。对训练组患者基于预后特征构建生存曲线；采用基因本体论（gene ontology，GO）分析和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）对预后特征进行功能注释和通路富集分析；结合预后特征及临床危险因素构建列线图，采用校准曲线和C指数评估列线图性能。最后使用验证组加以验证。结果 从TCGA和GEO数据库分别筛选出4800个和257个差异基因，其中共表达的上调基因73个，下调基因52个；LASSO回归分析筛选出6个预后基因，分别为ORMDL2、BNC2、TTK、MAMLD1、KCTD7、DCLK2；生存曲线结果表明高风险组患者的总生存率显著低于低风险组（P<0.01）；GO分析和KEGG结果显示预后特征与细胞周期相关。列线图在训练组与验证组中均显示出良好的预测能力。结论 本研究构建一种基于预后特征的预测模型，可准确预测EC患者的预后，为临床诊疗提供新的理论支持。     

基于数据库分析CCR基因对肾透明细胞癌预后的预测价值

目的 利用信息库资料探讨趋化因子受体家族对肾透明细胞癌(ccRCC)预后的预测价值。 方法 下载并分析癌症基因组图谱(TCGA)的基因表达数据,筛选CC趋化因子受体(CCR)亚基因家族在正常组织与ccRCC组织中的差异表达基因。采用COX回归分析构建预后模型并进行相关功能学分析。 结果 从 TCGA 数据库下载包括539例ccRCC组织和72例正常组织的基因转录组数据,筛选出11个差异表达的CCR家族基因。通过多因素Cox回归分析得到 2个(CCR3与CCR10)与ccRCC预后相关的CCR基因,并以此构建预后模型。根据模型风险评分的中位值将训练集样本分为高风险组(n=184)与低风险组(n=197)。Kaplan-Meier生存分析结果显示,低风险组总生存率高于高风险组,差异有统计学意义(P<0.001)。 结论 本研究构建的CCR基因预后模型可较好地评估ccRCC患者的预后并指导其个体化治疗。     

基于预后相关基因构建的分析模型可识别高风险胶质母细胞瘤

目的：通过对多个公共数据库中胶质母细胞瘤转录组数据进行挖掘,筛选胶质母细胞瘤预后相关的基 因,并构建预后分析模型。方法：利用生物信息学技术对GEO(GSE53733)中生存时间大于36个月和小于12个月的样 本数据对比分析得到差异表达基因,即胶质母细胞瘤预后相关基因;采用Cox风险回归方法在CGGA和TCGA两个独 立数据库中筛选与预后相关的标签基因并构建预后分析模型;采用基因探针富集分析(GSEA),GO(gene ontology)功能 富集分析和蛋白网络互作分析(PPI)等方法分析高、低风险胶质母细胞瘤的分子特征。结果：分析得到211个胶质母细 胞瘤预后相关基因,并且从中筛选出17个标签基因。利用分子标签基因构建的模型能将胶质母细胞瘤划分为高风险 组和低分险组,高风险组的患者预后较差,在分子特征上更具免疫抑制性和侵袭性。结论：通过挖掘公共数据库建 立的分析模型对胶质母细胞瘤预后有良好的预测作用,判定为高风险组的胶质母细胞瘤预后更差,可作为潜在的胶 质母细胞瘤预后指示标签。     

利用数据库信息构建乳腺癌免疫关联lncRNAs风险评估模型

目的 筛选乳腺癌中免疫关联长链非编码RNA(lncRNA),并构建乳腺癌预后风险评估模型,探索预后相关因素。 方法 从UCSC Xena(https://xena.ucsc.edu/)、TCGA、immport(https://www.immport.org/home)官网分别下载乳腺癌患者的测序数据、临床信息以及免疫基因集,并将这些数据进行整理和清洗,最终得到乳腺癌免疫关联lncRNA表达矩阵及临床信息。利用单因素Cox和多因素Cox回归分析筛选出与预后相关的免疫关联 lncRNA,用于构建预后风险评分。根据风险评分的中位数,将患者分为高风险组和低风险组,利用Kaplan-Meier(K-M)生存分析、受试者工作特征曲线(ROC)分析及独立预后因素评估对模型进行评价,并将此模型联合其他临床因素构建列线图,对乳腺癌患者进行生存率预测。 结果 最终确定10个免疫关联 lncRNAs 用来构建风险评分模型;高风险组较低风险组预后差;风险评分可作为乳腺癌患者的独立预后因素;列线图的C指数(CI)为0.751,校准图显示预测值与实际观测值一致性较好。 结论 由10个免疫关联lncRNAs 组成的风险评分模型可用于评估乳腺癌患者的预后,由此建立的列线图可进一步预测乳腺癌患者的生存率。     

多免疫基因预后模型在评估结直肠癌生存和预后中的作用：基于TCGA数据库的研究

目的：通过生物信息学方法筛选与结直肠癌预后相关的免疫基因并构建多免疫基因预后模型，以期为结直肠癌生存和预后的评估提供重要的临床资料，并为肿瘤免疫在结直肠癌中的研究提供思路。方法：从TCGA数据库下载结直肠癌基因表达数据和临床病理数据，对其进行差异分析后获得差异表达的基因；从ImmPort免疫基因数据库下载免疫基因，与结直肠癌差异基因取交集后获得差异表达的免疫基因；进一步对差异免疫基因进行生存分析获得结直肠癌预后相关基因，以此构建多免疫基因预后模型(预后模型);然后，通过生存分析预后模型风险评分对结直肠癌生存的影响，利用ROC分析以及绘制风险曲线验证预后模型风险评分在评估结直肠癌预后中的准确性；通过独立预后分析预后模型风险评分是否可作为评估病人预后的独立风险因子；最后，分析免疫基因与转录因子及免疫细胞的相关性。结果：免疫基因预后模型风险评分高风险组预后较差(P<0.01);预后模型风险评分能对结直肠病人预后进行准确分组，并且在对结直肠预后的分析中具有较高的准确性(AUC=0.861);免疫基因与转录因子以及免疫细胞之间存在一定的相关性。结论：预后模型能准确评估病人预后，并且高风险组...     

利用生物信息学分析人ZUP1基因在乳腺癌中的表达及机制

目的 探讨ZUP1在乳腺癌(BC)发生发展中的临床价值及上下游机制。方法 通过使用GEO,TCGA和GTEx数据库,探索ZUP1在乳腺癌中表达水平与临床应用价值。利用单因素回归分析乳腺癌患者数据库临床信息,比较乳腺癌组织中ZUP1 表达与临床病理因素的关系。将乳腺癌患者分为ZUP1高表达组和ZUP1低表达组,使用Kaplan-Meier分析乳腺癌患者生存状况。用生物信息学方法预测潜在调控ZUP1的miRNA和泛素连接酶,最后进行基因集富集分析。结果 以GEO数据库为基础的ZUP1在乳腺癌组织中的表达高于正常对照组织。ZUP1高表达组患者的预后显著低于低表达组(P=0.031)。Hsa-miR-10b-3p和hsa-miR-499a-5p表达水平与ZUP1表达呈负相关,包括MARCH1,MARCH8,Mdm2,synoviolin和MIB1在内的E3泛素化蛋白连接酶可能调节ZUP1的蛋白表达。GSEA结果说明ZUP1主要在乳腺癌中参与“基础转录因子”, “泛素介导的蛋白质水解”, “卵母细胞减数分裂”, “RNA降解”和 “极光B通路”等通路。结论ZUP1在乳腺癌中表达上调,与病人预后具有相关性,可能是一种具有前瞻性的诊断和预后的乳腺癌生物标志物。