LncRNA ZEB2-AS1在卵巢癌组织中的表达水平及临床病理特征与预后的关系

目的:探讨长链非编码核糖核酸（LncRNA）锌指E盒结合同源盒蛋白2-AS1（LncRNA ZEB2-AS1）在卵巢癌组织中的表达水平，并分析其与患者临床病理特征及预后的关系。方法:收集2015年3月至2016年3月本院收治的卵巢癌患者90例为卵巢癌组，同时选取同期于本院体检的健康志愿者52例为对照组。实时荧光定量聚合酶链反应(qRT-PCR)检测LncRNA ZEB2-AS1表达水平。收集患者临床病理资料，根据LncRNA ZEB2-AS1表达水平检测结果将其分为高表达组（52例）与低表达组（38例），分析其与患者临床病理特征关系。对卵巢癌患者随访3年，采用Kaplan-Meier法分析LncRNA ZEB2-AS1表达与患者预后关系。采用Cox比例风险模型分析影响卵巢癌患者预后的相关因素。结果:卵巢癌患者血清LncRNA ZEB2-AS1表达水平显著高于对照组（P<0.05）；LncRNA ZEB2-AS1表达水平与卵巢癌患者是否发生淋巴结转移、FIGO分期、分化程度及CA125水平明显相关（P<0.05）；Kaplan-Meier法分析显示LncRNA ZEB2-AS1高表达组患者3年无疾病进展生存率与总生存率分别为25.00%、46.88%，LncRNA ZEB2-AS1低表达组患者PFS与OS均显著低于低表达组（P<0.05）；Cox多因素分析显示淋巴结转移、FIGO分期、LncRNA ZEB2-AS1表达均是影响卵巢癌患者预后的独立危险因素（P<0.05）。结论:卵巢癌患者血清LncRNA ZEB2-AS1表达水平明显升高，且与患者临床病理特征及预后密切相关，可能作为卵巢癌早期诊断的标记物及治疗靶点。     

乳腺癌铜死亡相关lncRNA预后风险模型的构建

[目的]基于铜死亡相关lncRNA构建乳腺癌预后风险模型并探索其潜在的生物学意义。[方法]从TCGA数据库下载乳腺癌数据，利用R软件获取铜死亡相关lncRNA。用Cox回归及Lasso回归分析筛选铜死亡预后相关lncRNA，建立预后风险模型。运用Kaplan-Meier分析和ROC曲线对模型进行评估，并将此模型与临床病理特征进行整合，Cox回归分析寻找独立预后因素，建立列线图。对高低风险组之间差异基因进行基因本体（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、免疫功能分析，并探讨两组间TMB和突变基因的表达。[结果]单因素Cox回归分析显示19个铜死亡预后相关lncRNA,Lasso回归分析筛选出14个lncRNA，多因素Cox回归分析确定8个lncRNA (AL590434.1、AC105398.1、AL137847.1、AC004982.1、AC107993.1、MECOM-AS1、U73166.1、HECW2-AS1)用于构建预后风险模型。风险评分=（-1.4549...     

长链非编码RNA AGAP2-AS1通过YAP通路影响结肠癌细胞的生物学行为

目的:探究AGAP2-AS1在结肠癌组织中的表达及对结肠癌恶性生物学行为和Yes相关蛋白(Yes-associated protein,YAP)信号通路的影响。方法:通过TCGA数据库分析457例结肠癌和42例健康样本的AGAP2-AS1表达水平。收集于2018年1月至2019年3月在义乌市中心医院就诊且通过病理科确诊的结肠癌组织和癌旁组织20例,通过实时荧光定量PCR检测其AGAP2-AS1的表达,之后进一步检测SW480、HCT-116和NCM460细胞中的AGAP2-AS1表达。利用CCK-8试剂盒、克隆形成、细胞划痕和流式细胞实验分析其细胞增殖、迁移、侵袭及凋亡的改变。Western blot检测YAP、p-YAP以及基质金属蛋白酶(matrix metallopeptidase,MMP)2、MMP9的表达。免疫荧光检测YAP在细胞内的定位情况。共转染pcDNA3.1-AGAP2-AS1和si-YAP质粒,然后检测YAP、p-YAP、MMP2、MMP9蛋白的表达。结果:TCGA数据库显示AGAP2-AS1在结肠癌组织显著高表达,并且AGAP2-AS1在结肠癌组织样本和细胞中表达...     

基于TCGA数据库的消化道肿瘤LncRNA预后风险评分模型

目的 建立基于TCGA数据库的消化道肿瘤lncRNA预后风险模型并评价患者预后。方法 收集TCGA数据库中食管癌、胃癌、结肠癌、直肠癌患者的资料,进行Cox单因素分析和Lasso及Cox多因素分析构建预后风险评分模型。对模型进行验证与独立性检验,通过时间依赖的ROC曲线分析评价模型的临床应用价值。结果 得到基于13个lncRNA的预后风险模型,训练集与验证集三年AUC分别为0.746与0.704。将混合癌种数据集划分为高低风险组进行生存分析,低风险组5年生存率显著高于高风险组,且在各个癌种中,低风险组五年生存率均高于高风险组。对该模型与年龄、性别、TNM分期等临床特征进行多因素Cox分析显示,风险评分可以独立于其他临床指标进行预后预测。结论 本研究构建了13基因预后风险评分模型,该模型所得风险评分可作为消化道肿瘤预后的独立预测因子。     

基于转录组数据食管癌铜死亡相关基因筛选及预后模型的构建

摘 要： ［目的］ 基于转录组数据筛选食管癌铜死亡相关基因,构建预后模型,并探讨其临床价值。［方法］ 从TCGA和GEO数据库下载食管癌转录组、基因表达和临床数据,对铜死亡相关基因进行鉴定。基于铜死亡相关基因表达量,对TCGA和GEO合并数据进行共识聚类,筛选差异基因,并进行Cox分析和LASSO回归分析,筛选预后基因并构建预后风险模型。基于风险评分及临床因素构建列线图,预测患者的生存率。［结果］ 通过对49个铜死亡相关基因的鉴定,有26个基因在肿瘤组织及正常组织中差异表达。经多因素分析及LASSO回归分析,筛选出6个有预后价值的风险基因（PLEKHA7、GATM、F2RL2、TFF3、DKK1、CLIC3）,并构建了6基因预后模型。基于预后模型的高风险组患者生存率明显低于低风险组,ROC曲线下面积（AUC）为0.916,验证了风险模型具有良好的预测性能。不同风险评分与患者的肿瘤微环境及药物敏感性密切相关。列线图预测了食管癌患者1年、3年和5年的生存概率分别为91.6%、62.4%和56.3%,校准曲线证实其预测的准确性。［结论］ 基于铜死亡相关基因的6基因预后风险模型可以较好地预测食管癌的预后,可能是风险分层、免疫治疗评估和药物敏感性分析有用的生物标志物。     

基于生物信息学筛选的结肠癌细胞焦亡相关基因的分析及预后模型的构建

目的探讨应用生物信息学筛选的结肠癌细胞焦亡相关基因特点, 对基于差异表达的细胞焦亡相关基因构建的结肠癌预后模型予以验证。方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载结肠癌患者RNA测序的基因数据和临床数据。通过检索文献确定52个与细胞焦亡相关基因, 将其与TCGA数据库中获得的结肠癌和正常结肠组织的RNA测序基因数据集进行对比, 获取差异表达的临床样本细胞焦亡基因, 应用STRING网站和R软件分析这些基因蛋白质互作网络。依据TCGA数据库临床样本中细胞焦亡基因的差异表达情况, 将TCGA数据库中结肠癌患者分为焦亡组和未焦亡组, 根据基因表达量, 以P<0.05筛选两组间差异表达明显的基因;基于这些差异表达基因, 采用LASSO Cox回归构建细胞焦亡相关的结肠癌预后模型。按照模型计算的风险评分的中位值将从TCGA数据库中收集的患者分为高风险(≥中位值)和低风险(<中位值)两组, 通过Kaplan-Meier生存函数分析两组总生存, 采用R软件的timeROC程序包分析应用风险评分预测TCGA数据库结肠癌患者生存不同时间的效能。采用多因素Cox回归分析临床病理因素及模型风险评...     

基于炎症反应相关基因构建结肠癌预后模型及验证

目的应用生物信息学方法筛选结肠癌预后相关的炎症反应相关差异表达基因, 构建并验证结肠癌预后模型。方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库中检索472例结肠癌患者及41名健康人正常结肠组织的RNA测序和临床数据。从国际癌症基因组联盟(ICGC)数据库中检索结肠癌预后相关基因表达及临床数据。检索时间均为建库至2022年11月。通过基因集富集分析(GSEA)数据库获取200个与炎症反应相关的基因, 将其与TCGA数据库中获得的结肠癌和正常结肠组织的RNA测序基因数据集进行对比, 获得炎症反应相关的差异表达基因。采用Cox比例风险模型分析评估TCGA数据库中与预后相关的差异表达基因, 炎症反应相关的差异表达基因与预后相关的差异表达基因取交集, 获得预后相关的炎症反应相关差异表达基因。通过LASSO Cox回归构建结肠癌预后模型。计算风险评分, 按风险评分的中位值将TCGA数据库结肠癌患者分为低风险(<中位值)和高风险(≥中位值)两组。对两组患者进行主成分分析(PCA), 采用Kaplan-Meier法进行生存分析。基于R软件timeROC程序包分析风险评分预测TCGA数据库结肠癌患者总生存...     

胃癌自噬相关长链非编码RNA预后模型的建立与分析

背景与目的胃癌是常见的胃肠道肿瘤之一,其预后较差。大量研究表明自噬失调影响胃癌的发生与发展,本研究构建了胃癌自噬相关长链非编码RNA(long non-coding RNA,LncRNA)预后风险模型,并分析了胃癌自噬相关lncRNA潜在的临床预后价值。方法从癌症基因图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库下载443例胃癌患者的年龄、性别、生存时间、生存状态、肿瘤分期以及分级等临床相关资料,及其中375例胃癌患者的肿瘤组织和32例癌旁组织对照样本的转录组数据(mRNA和lncRNA)。从人类自噬数据库(Human Autophagy Database,HADb)下载自噬相关基因,采用Pearson相关性分析筛选出胃癌中与自噬基因相关的LncRNA。通过Kaplan-Meier法、单因素和多因素Cox回归分析筛选出具有独立临床预后价值的胃癌自噬相关LncRNA,并构建预后模型。然后,通过多因素Cox回归系数计算风险评分,将胃癌患者分为低风险组和高风险组,分析风险评分与胃癌患者的临床特征和总生存率的相关性。结果共筛选和鉴定出26个具有临床预后价值的胃癌自噬相关...     

LncRNA NR2F1-AS1在结肠癌组织中的表达及其与预后的相关性

目的:探讨长链非编码RNA(LncRNA)核受体亚家族2F组成员1-反义RNA 1(NR2F1-AS1)在结肠癌患者中的表达水平及其与预后的相关性。方法:选取本院2015年07月至2017年02月诊治的93例结肠癌患者的癌组织及对应癌旁正常组织进行研究。采用实时荧光定量PCR（qRT-PCR）法检测结肠癌组织及对应癌旁正常组织LncRNA NR2F1-AS1表达水平;分析癌组织LncRNA NR2F1-AS1表达水平与结肠癌患者临床病理特征的相关性;采用Kaplan-Meier曲线法分析结肠癌患者癌组织中LncRNA NR2F1-AS1表达水平与结肠癌患者预后的相关性;采用COX回归分析结肠癌预后的影响因素。结果:结肠癌组织LncRNA NR2F1-AS1表达水平明显低于癌旁正常组织（P＜0.05）;结肠癌患者癌组织LncRNA NR2F1-AS1表达水平与结肠癌患者TNM分期、淋巴结转移、浸润深度、分化程度相关（P＜0.05）,而与结肠癌患者性别、年龄、肿瘤大小、位置无关（P＞0.05）;结肠癌患者LncRNA NR2F1-AS1低表达组术后36个月总生存率(OS)、无病生存率(DFS)明显低于LncRNA NR2F1-AS1高表达组OS、DFS（P＜0.05）;COX回归分析显示,TNM分期、淋巴结转移是影响结肠癌患者预后的独立危险因素（P＜0.05）,LncRNA NR2F1-AS1是影响结肠癌患者预后的独立保护因素（P＜0.05）。结论:LncRNA NR2F1-AS1在结肠癌患者癌组织中表达水平明显降低,且低水平LncRNA NR2F1-AS1与结肠癌患者不良预后密切相关,有利于判定结肠癌患者预后情况。     

基于铜死亡相关LncRNAs构建肺鳞癌预后预测模型

目的 基于铜死亡相关lncRNAs(CRLs)开发一种新的风险评分模型预测肺鳞癌（LUSC）患者预后情况。方法 研究数据主要来自TCGA、GTEx数据库。通过单因素Cox、Lasso和多因素Cox回归分析确定影响LUSC预后独立的CRLs并建立风险评分模型。通过计算ROC曲线下面积（AUC）比较风险评分特征与临床特征单独预测LUSC生存率的能力。高、低风险组之间进行免疫相关功能、免疫检查点差异分析。结果 筛选了9个CRLs是LUSC患者预后独立的lnc RNA并开发风险评分模型,并且风险评分是LUSC预后影响因素。风险评分模型预测LUSC患者1、3、5年生存率的AUC值分别为0.710、0.718、0.743。高、低风险组在部分免疫相关功能和免疫检查点之间存在统计学差异（P<0.05）。结论 基于9个CRLs开发的风险评分模型有助于临床预测LUSC患者预后、免疫治疗反应。     

Identification of cuproptosis-related long non-coding ribonucleic acid signature as a novel prognosis model for colon cancer

Cuproptosis is a novel type of cell death that may play a vital role in preventing various types of cancer. Studies examining cuproptosis are limited, and the cuproptosis-related lncRNAs (long non-Coding ribonucleic acids) involved in the regulation of colon cancer remain unclear. This study aimed to identify the prognostic signature of cupronosis-related lncRNAs and explore their potential molecular functions in colon cancer. Data on the clinical correlation were obtained from The Cancer Genome Atlas (TCGA) database. The differentially expressed cuproptosis-related long non-coding ribonucleic acids (lncRNAs) were analyzed using the “limma” package. Then, the prognostic cuproptosis-related lncRNA signature (CupRLSig) was identified through univariate Cox and co-expression analyses, and a prognostic model was constructed based on CupRLSig using the least absolute shrinkage selection operator (LASSO) algorithm and Cox regression analysis. The Kaplan-Meier survival curve and receiver operating characteristic (ROC) curve were used for evaluating the model’s capacity for prognosis prediction. In addition, the immune landscape, and drug sensitivity of CupRLSig were analyzed. Finally, the functions of AL512306.3 and ZEB1-AS1 were verified through in vitro experiments. The high- or low-risk groups were classified according to the risk score. The signature-based risk score showed a stronger ability to predict patient’s survival compared with the traditional clinicopathological features. In addition, immune responses, such as inflammation-promoting response and T-cell co-inhibition, were significantly different between the two groups. Moreover, chemotherapy drugs or inhibitors, such as axitinib, cisplatin, doxorubicin, and elesclomol, may be considered as potential therapeutic drugs for patients in high-risk groups. Finally, inhibition of AL512306.3 and ZEB1-AS1 significantly suppressed the cell proliferation in colon cancer cells. These results provide novel insights into the pathogenesis of colon cancer and offer promising biomarkers with the potential to guide research on carcinogenesis and cancer treatment.     

基于TCGA数据挖掘筛选肺鳞癌预后相关lncRNA分子标签

目的：通过对TCGA数据库的挖掘,筛选与肺鳞癌预后相关的lncRNA。方法：提取TCGA数据库中肺鳞癌患者临床数据以及肺鳞癌和癌旁组织中的lncRNA表达数据,采用LASSO Cox回归筛选肺鳞癌预后相关的lncRNA,并构建lncRNA分子标签。采用Cox模型研究该分子标签的表达水平对肺鳞癌患者预后的影响。结果：首先筛选出322个在癌和癌旁组织中差异表达的lncRNA。经LASSO Cox回归分析从中筛选出6个与肺鳞癌预后相关的lncRNA,分别为KTN1-AS1、FAM83A-AS1、AF131217.1、RP11-108M12.3、CTD-2555C10.3和AC068831.16。根据这6个lncRNA构建的分子标签表达水平中位数-0.09将肺鳞癌病人分为高表达组和低表达组,高表达组病人死亡风险是低表达组的2.14倍（HR=2.14,95%CI：1.50~3.04,P < 0.01）。预测模型的Harrell's C统计量为0.69（95%CI：0.64~0.75）。结论：通过对TCGA数据库的挖掘,发现KTN1-AS1、FAM83A-AS1、AF131217.1、RP11-108M12.3、CTD-2555C10.3和AC068831.16对肺鳞癌的预后有影响,且构建的lncRNA分子标签表达水平与肺鳞癌病人的预后有显著性关联。     

肝癌中铜死亡相关基因的表达及其预后价值

目的探讨铜死亡相关基因与肝癌生存预后的关系。方法通过收集TCGA数据库中肝癌患者的临床信息和相应的RNA-seq数据,分析10个铜死亡相关基因在肝癌组织和正常组织中的差异表达。进一步使用一致性聚类以确定新的肝癌亚型,比较两个亚型之间总体生存率和临床特征的差异。单因素Cox回归分析筛选与预后相关的铜死亡基因,并利用LASSO回归分析构建风险模型。结果与正常组织相比,肝癌组织中FDX1表现下调,其余9个基因表现上调。聚类分析示,Cluster1的预后较差。基于单因素Cox回归分析和LASSO回归分析筛选出5个预后相关基因(LIPT1、DLAT、MTF1、GLS、CDKN2A)并构建风险模型。与其他临床特征相比,该预后模型的风险评分被确认为独立的预后因素。结论通过生物信息学分析构建了5个铜死亡相关基因的肝癌预后模型,有可能作为肿瘤诊断分子标志物和潜在的治疗靶点。     

基于TCGA数据库乳头状甲状腺癌miRNA预后风险模型的建立与分析CSCD

目的构建基于微小RNA(miRNA)表达的预测乳头状甲状腺癌(papillary thyroid carcinoma,PTC)患者预后的生存模型。方法从TCGA数据库官方网站上下载PTC miRNA测序数据和患者的临床资料,利用R3.6.0软件中的edgeR包筛选表达失调的miRNA。利用单因素Cox及Lasso回归分析筛选出与患者预后相关的miRNA(P<0.05),进一步使用多因素Cox回归分析建立预后模型的风险评分方程risk score,构建生存预后模型,使用受试者工作特征曲线(ROC)来评价模型的敏感度和特异性。结果与正常甲状腺组织相比,PTC组织中失调表达的miRNA共有75个(|log foldchange|≥2,FDR<0.05),多因素Cox回归分析最终得到基于8个miRNA(hsa-mir-6730、hsa-mir-4709、hsa-mir-196a-2、hsa-mir-146b、hsa-mir-6860、hsa-mir-509-3、hsa-mir-513c、hsa-mir-515-1)的预测患者预后的风险模型。ROC曲线下面积(AUC)分析显示,该模型具有较好的敏感度和特异性(AUC>0.8)。结论成功构建了基于miRNA表达的风险预测模型,该模型可有效预测PTC患者的预后。     

长链非编码RNA ZEB1-AS1促进食管鳞癌侵袭转移

背景与目的：长链非编码RNA（long non-coding RNA,lncRNA）锌指E-盒结合同源异形盒1-反义链1（Zinc finger E-box binding homeobox 1 antisense 1,ZEB1-AS1）在多种肿瘤中高表达,与肿瘤患者临床病理学特征及预后相关,但其在食管鳞癌（esophageal squamous cell carcinoma,ESCC）中的作用及其机制尚不清楚。从细胞与分子生物学水平探讨lncRNA ZEB1-AS1在ESCC细胞侵袭转移中的作用。方法：通过实时荧光定量聚合酶链反应（real-time fluorescence quantitative polymerase chain reaction,RTFQ-PCR）方法检测9株ESCC细胞株中lncRNA ZEB1-AS1的表达水平,筛选出一株高表达细胞株。采用小干扰RNA（small interference RNA,siRNA）转染Eca-109细胞,分成干扰组（siZEB1-AS1）、干扰对照组（siNC）和空白组（Eca-109）。采用RTFQ-PCR方法检测lncRNA ZEB1-AS1的表达水平,采用细胞计数试剂盒（cell counting kit-8,CCK-8）实验检测细胞增殖能力情况,采用划痕实验和Transwell实验检测细胞迁移和侵袭能力情况,采用RTFQ-PCR方法和蛋白质印迹法（Western blot）检测ZEB1的表达水平。结果：9株ESCC细胞株中,Eca-109细胞中lncRNA ZEB1-AS1表达水平最高。siRNA 抑制lncRNA ZEB1-AS1表达,降至对照组的57%。与对照组细胞相比,lncRNA ZEB1-AS1不影响Eca-109细胞增殖,但是能显著促进Eca-109细胞迁移和侵袭。lncRNA ZEB1-AS1上调ZEB1 mRNA和蛋白的表达。结论：lncRNA ZEB1-AS1通过上调ZEB1促进ESCC迁移、侵袭,lncRNA ZEB1-AS1/ZEB1或许可以作为ESCC治疗的潜在靶点。     

基于TCGA数据库构建肝癌铜死亡的预后模型

目的 构建肝细胞癌（HCC）患者铜死亡相关基因（CRGs）的预后模型。方法 基于TCGA数据库HCC患者的mRNA数据集，分析CRGs在HCC患者中的表达，对CRGs及相关基因进行GO和KEGG富集分析。Kaplan-Meier生存分析曲线评估CRGs的生存预后价值，分析其与免疫细胞浸润的相关性。单因素Cox回归分析筛选出与HCC患者生存预后显著相关的CRGs,Lasso回归和多因素Cox回归分析构建预后模型。根据风险值对患者进行分组并进行生存分析，ROC曲线评估预后模型，单因素和多因素Cox回归分析风险评分及临床因素与预后的关系。结果 分析得到HCC中差异表达CRGs共11个，CRGs及其相关基因主要富集的GO条目为氧化还原酶活性，作用于供体的醛基或氧基，主要富集的KEGG信号通路为碳代谢。CRGs的表达水平与浆细胞样滤泡树突细胞、T辅助细胞等免疫细胞的浸润显著相关（P<0.05）。筛选并构建3个CRGs的预后模型，包括CDKN2A、DLAT和LIPT1。高风险组和低风险组的生存时间存在显著差异（P<0.001）。风险评分是预后不良的独立危险因素（P<0.001）。...