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数据库的肝细胞癌自噬相关基因预后风险模型的建立

目的 基于自噬相关基因(ATGs)构建肝细胞癌病人预后风险模型.方法 TCGA数据库下载374例肝细胞癌及50例正常肝组织的转录组数据和临床信息,首先筛选出差异表达基因(DEGs),然后从中筛选出差异表达的ATGs(DEATGs),最终利用单因素Cox回归分析、LASSO回归分析以及多因素Cox回归分析构建预后风险模型...     

自噬基因结肠癌预后模型建立及验证

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...     

基于离子通道相关基因的膀胱癌患者预后风险评估模型构建

目的:基于离子通道相关基因（ICRG）构建膀胱癌患者预后风险评估模型。方法:首先从已有研究中获得ICRG。患者临床信息和信使RNA表达均从癌症基因组图谱数据库膀胱癌数据集下载。接着，采用Cox回归分析和最小绝对收缩与选择算子回归分析筛选预后相关基因并通过免疫组织化学及定量逆转录量聚合酶链反应结果验证相关基因的表达。然后，构建预测膀胱癌患者预后的风险评分方程并根据风险评分的中位数将患者分为高风险组和低风险组，比较两组免疫细胞浸润丰度差异。应用Kaplan-Meier生存曲线及应用受试者操作特征曲线（ROC曲线）评估风险评分方程的准确性以及临床应用价值。最后，通过单因素和多因素Cox回归筛选与膀胱癌患者预后相关的影响因素构建膀胱癌患者预后的列线图。结果:通过比较膀胱癌组织与健康膀胱组织中ICRG的表达水平，发现共有73个ICRG差异表达，其中11个与膀胱癌患者的预后相关。Kaplan-Meier生存曲线结果提示，基于这11个基因构建的风险评分与患者预后呈负相关；随时间变化的ROC曲线结果显示，风险评分预测患者1、3、5年预后的曲线下面积分别为0.634、0.665、0.712。分层分析发现...     

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。     

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。     

基于TCGA 数据库的肺腺癌自噬基因预后模型的建立与应用

摘要 ：目的 利用 TCGA 数据库建立预测肺腺癌预后的自噬相关基因预后模型。 方法 通过 R 语言软件筛选出 TCGA 数据库中肺腺癌样本及癌旁样本中差异表达的自噬基因,探讨其潜在功能。R（v 3.6.1）筛选预后相关的自噬基因（ATG）,计算各样本的风险值（RS）并构建预后模型,进一步探讨RS与生存关系。同时验证ATG与对临床信息的相关性。结果 共筛选出 9个表达差异ATG（RAC1、SQSTM1、CD46、NRG3、IKBKB、VMP1、WIPI1、FKBP1B、IKBKB）。Kaplan-Meier 生存分析证实,高RS的LUAD患者总体生存率明显缩短 （p<0.05）。Cox 回归分析显示RS是肺腺癌患者独立预后因素（p<0.05）。结论 RS可用于预测肺腺癌细胞癌患者的预后,有利于进一步指导临床治疗。     

恶性黑色素瘤泛素化相关基因预后风险模型的构建

目的：基于癌症基因图谱(TCGA)数据库构建预测恶性黑色素瘤患者预后的泛素化相关基因的风险模型,并对模型的预测效能进行验证。方法：从TCGA数据库和基因型-组织表达(GTEx)数据库中下载恶性黑色素瘤样本及正常组织的基因表达信息和临床数据。通过基因集合富集分析(GESA)、单因素及多因素Cox回归分析筛选出与预后相关的差异表达泛素化基因,并以此构建预测恶性黑色素瘤患者预后的风险模型。结果：筛选出9个显著差异表达的泛素化相关基因(KCTD7、KLHL2、NCCRP1、PSME1、RNF114、SKP2、SPSB1、SYVN1、UCHL3)用于模型构建。Kaplan-Meier分析结果提示高风险组的结局较低风险组更差(P<0.001),风险模型在预测1年、3年和5年总体生存率的ROC曲线下面积(AUC)值分别为0.775、0.743和0.785。多因素Cox回归分析表明风险评分是恶性黑色素瘤患者预后的独立预测因子(P<0.001)。结论：本研究发现由这9个泛素化相关基因构建的风险模型可以准确地预测恶性黑色素瘤患者的预后,这些基因有可能作为黑色素瘤新的生物标志物或治疗靶点。     

WGCNA联合LASSO-COX方法筛选甲状腺癌预后关键基因及其临床价值分析

目的 筛选甲状腺癌（thyroid cancer，THCA）的关键预后基因并构建预后预测模型。方法 从癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas，TCGA）数据库中获取THCA和正常样本的基因表达谱，采用Limma算法筛选THCA组织与正常组织间差异表达基因（differentially expressed genes，DEGs），再进行权重基因共表达网络分析（weighted gene co-expression network analysis，WGCNA）和套索联合COX回归分析（least absolute shrinkage and selection operator regression COX analysis，LASSO-COX）获得与其预后相关基因，然后根据关键基因构建预后预测模型，基于风险评分进行生存分析和受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线分析，最后基于基因表达谱和风险评分进行基因集富集分析（gene set enrichment analysis，GSEA）以评估相关途径和分子机制。结果 本研究筛选出5个THCA预后关键基因，即LINC02550、STEAP2、ATP2C2、PLEKHG4B和SALL4。通过这5个基因构建的预后评估模型表明，风险评分越高，预后越差。ROC曲线分析结果表明该模型对患者生存率具有优良的预测性能，结合THCA患者的主要临床特性建立的列线图具有良好的预测性能。GSEA分析发现mTOR信号通路、Hedgehog信号通路、细胞自噬调节、转化生长因子-β信号通路富集在高风险评分组。结论 基于筛选出的5个关键基因构建的预后预测模型有助于预测THCA患者的预后，这5个基因是潜在的靶向治疗基因。     

m1A相关基因构建的胰腺癌预后模型的综合分析

目的：基于m1A相关基因在多个数据库中差异表达情况与临床参数建立新的胰腺癌风险评估模型,为胰腺癌治疗和预后分析提供理论依据。方法：通过分析m1A相关基因在TCGA-GTEx数据库中的差异表达,利用Cox分析与LASSO回归构建胰腺癌预后风险模型,搭配GEO数据库和本中心胰腺癌病例的基因表达和临床数据验证该模型的准确性与敏感性。结果：筛选出CRLS1与C7orf50两个基因共同构成风险模型,本研究系统验证了该模型有预测胰腺癌预后的显著效能,该模型联合肿瘤突变负荷（tumor mutation burden,TMB）具有更强的预后预测能力。结论：该模型是预测胰腺癌患者预后的新工具。     

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.     

基于代谢相关基因的胃癌预后模型的构建和验证

目的整合胃癌（GC）分子亚型和代谢相关基因,并依此构建GC预后模型。方法从基因综合表达（GEO）数据库中采集GC患者基因表达谱和临床数据,通过整合网络分析筛选出主调控上皮间质转化（EMT）亚型的代谢标志基因,再通过Cox比例风险回归整合标志基因与生存信息,构建基于代谢相关基因的GC预后模型;依据该模型对GC患者进行风险分层,采用Kaplan-Meier生存曲线评估模型的预后预测作用,通过基因集富集分析（GSEA）筛选富集的通路。结果整合网络分析筛选出3个主调控EMT亚型的代谢标志基因,分别为人脂质磷酸磷酸酶相关蛋白4型基因、谷氨酸胺-果糖-6-磷酸转氨酶2基因和硫酸酯酶1基因;基于这3个代谢标志基因构建的预后模型可将GC患者划分为高危组和低危组。生存曲线分析表明,高危组患者的预后更差,在多组验证数据集中均呈现一致结果,该模型表现出较强的预后预测效能。GSEA分析表明,高危组中转化生长因子-β信号传导、EMT等与癌恶性特征相关的通路显著富集;M2巨噬细胞、M0巨噬细胞及中性粒细胞浸润与高风险显著相关。结论基于代谢相关基因的GC预后模型可实现GC患者风险分层,有助于指导GC患者的精准治疗。     

免疫原性细胞死亡相关基因对膀胱癌预后分型及免疫治疗的影响

目的 探讨免疫原性细胞死亡（ICD）相关基因对膀胱癌（BC）预后及免疫治疗的影响。方法 通过癌症基因组图谱（TCGA）数据库获取BC数据集,采用两独立样本Wilcoxon秩和检验比较BC中34个ICD相关基因的表达。基于ICD相关基因表达进行聚类分析,对2种ICD相关亚型进行基因本体（GO）、京都基因和基因组数据库（KEGG）富集、体细胞突变差异和免疫细胞浸润差异分析。构建LASSO Cox回归风险预后模型,验证其临床应用价值。结果 ICD相关基因在BC和正常膀胱组织中表达有差异。2种ICD相关亚型的差异基因主要富集于T细胞激活、免疫球蛋白生成等生物学功能;参与T细胞激活、B细胞激活、T细胞活化的正向调节等信号通路。体细胞突变结果显示,ICD高评分组TP53突变频率更高,富含更多免疫细胞。利用7个ICD相关基因建立风险预后模型,该模型在不同临床特征中均有较好的预测价值。结论 ICD相关基因对BC患者的预后预测和免疫治疗指导有重要意义。     

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。     

基于失巢凋亡相关标志物预测膀胱癌患者预后

目的：探讨失巢凋亡相关基因在膀胱癌中的作用和预后价值。方法：从Genecards数据库和Harmonizome数据库获取失巢凋亡相关基因。Cox和LASSO回归用来得到具有预后价值的基因并构建风险预后模型。列线图、校准图、累积危险曲线和决策曲线用来验证模型准确性。研究不同风险组间在生存预后及免疫景观上的差异。采用实时定量PCR测定人正常膀胱细胞SV-HUV-1、T24、J82、5637膀胱癌细胞系中F10表达水平,将构建的含有全长的pcDNA3.1质粒及阴性对照质粒瞬时转染T24细胞;采用CCK-8、集落刺激实验检测F10高表达对细胞增殖能力的影响;利用Transwell实验检测PCA3高表达对细胞侵袭能力的影响。结果：获得9个失巢凋亡相关基因(DNMT1、F10、FASN、PDGFRA、SATB1、MSLN、MYC、CALR、CSPG4)用来构建预后模型。列线图、校准图、累积危险曲线和决策曲线显示,模型能较好的评估膀胱癌患者的预后。根据风险评分分组,低危组患者的总生存期(OS)明显长于高危组。免疫微环境中,CD8⁺T细胞(P=0.015)、M0巨噬细胞(P=0....     

FOLFOX耐药相关基因是预测结肠癌患者预后的潜在生物标志物

目的 探索结肠癌对FOLFOX化疗方案耐药的关键机制。方法 综合GEO数据库中FOLFOX化疗方案相关数据集,合并后筛选差异表达基因,随机森林树提取特征基因作为耐药核心基因,评估其与临床药物的敏感性关系。共识聚类区分耐药核心基因的亚型及亚型的差异基因集,构建基于TCGA和GSE29621数据的风险模型,评估耐药核心基因与患者临床病理特征和预后的联系。结果 随机森林树筛选出来的耐药核心基因的表达水平能明显将对FOLFOX化疗方案反应与否的患者区分开来。分型结果显示主要的耐药原因为免疫浸润,使用耐药相关基因构建的风险模型比常规TNM分期更能预测患者的预后,且高低风险组患者的免疫浸润程度和免疫细胞水平具有明显差异。结论 FOLFOX化疗耐药与结肠癌患者的免疫浸润密切相关,耐药相关基因构建的风险模型能较好预测患者的临床病理转归和预后。     

基于生物信息学预测甲状腺癌预后相关高风险糖酵解基因及其与患者预后的关系

目的 基于生物信息学预测甲状腺癌预后相关的高风险糖酵解基因,并分析其与患者预后的关系。方法 (1)从TCGA数据库中下载甲状腺癌相关的转录组数据及临床数据,包括癌旁样本和肿瘤样本。从基因集富集分析(GSEA)数据库中搜索所有与糖酵解相关的基因集并进行GSEA,筛选出P<0.05的基因集。(2)应用Perl程序语言提取两种样本中上述基因集的表达量,并采用Wilcoxon检验验证表达量差异,筛选出P<0.05的差异性表达基因;对差异性基因的表达量与生存数据进行相关性分析,得到与甲状腺癌预后相关的糖酵解基因。(3)将预后相关糖酵解基因纳入Cox回归模型构建糖酵解预后模型并计算各临床样本患者的风险值及中位值,根据风险值及中位值将患者划分为高、低风险组,绘制出两组的生存曲线图;根据Cox回归分析结果获得各基因的风险比,筛选出甲状腺癌预后相关的高风险糖酵解基因。(4)采用R软件绘制出糖酵解预后模型预测甲状腺癌患者预后的受试者工作特征(ROC)曲线、糖酵解预后模型预测得到的基因的热图,以及所有样本的时间-生存散点图,并进行预后分析。结果 共获得501例临床样本(56 753个基因)。通过...     

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。     

构建基于自噬相关lncRNAs皮肤黑色素瘤预后模型

目的：构建预测皮肤黑色素瘤（SKCM)预后的自噬相关长链非编码RNA(lncRNAs)风险模型,寻找与SKCM预后相关的新的生物学标志物。方法：从癌症基因组图谱(TCGA)数据库中获得SKCM的lncRNAs的表达谱,以构建自噬基因与lncRNAs共表达网络。Lasso回归和多因素Cox回归寻找与自噬相关lncRNAs。根据自噬相关lncRNAs建立风险评分,并使用Cox回归检验其是否为独立的预后因素。利用GO和KEGG分析自噬相关lncRNAs的功能富集。结果：SKCM中鉴定出有11个自噬相关lncRNAs,其中7个（USP30-AS1、HCP5、WAC-AS1、EBLN3P、AL162171.1、LINC00339、THCAT158）是保护性因素,4个（LINC00518、AC009570.1、AC009495.2、LINC00665）是危险因素。根据风险评分Kaplan-Meier生存分析发现,高风险组SKCM预后明显差于低风险组,差异有统计学意义（P<0.001）。Cox回归提示风险评分（HR=1.333,95%CI:1.214～1.465,P<0.001）是影响S...     

焦亡相关基因在膀胱癌中的作用鉴定与预后分析研究

目的:通过生物信息学的方法分析并确定膀胱癌患者的关键焦亡相关基因(PRGs)表达谱,并阐明其潜在功能。方法:从癌症基因组图谱(TCGA)数据库中下载了对应膀胱样本的mRNA表达谱和临床数据,进行功能富集分析,包括基因本体论分析(GO)和京都基因与基因组百科全书的分析(KEGG)。构建评估预后的基因模型,计算风险评分,分高、低风险组评估膀胱癌的预后。评估PRGs与肿瘤免疫浸润的相关性,并构建基于它们的共表达和预测目标的竞争性内源性RNA(ceRNA)调控轴。结果:我们选择了33个PRGs,功能富集分析显示,它们主要参与细胞因子产生、炎症小体复合物、凋亡过程和NOD样受体信号通路的正调控。我们用LASSO Cox回归分析筛选6个基因(CASP9、PRKACA、CASP6、TNF、AIM2、GSDMB)构建PRGs模型,KM曲线提示高风险评分的膀胱癌患者的总生存时间概率低于低风险评分患者,差异有统计学意义(P<0.001),列线图表明该模型对预后预测较准确。AIM2、CASP6与免疫细胞浸润显著相关(P<0.05)。通过构建ceRNA网络,确定了膀胱癌中的CASP6/hsa-le...