肺腺癌失巢凋亡相关lncRNA预后模型的建立与验证

目的：构建基于失巢凋亡相关长链非编码RNA(lncRNA)的肺腺癌(LUAD)预后模型,探究LUAD潜在的治疗靶点。方法：从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载LUAD转录组和临床数据,从GeneCards网站获取失巢凋亡相关基因,利用共表达分析、差异分析筛选差异基因。通过Cox回归分析及Lasso回归分析构建预后模型,并进一步检验其有效性。对样本进行基因集富集分析(GSEA)及免疫相关性分析。结果：基于800个差异表达基因构建了一个由8个失巢凋亡相关lncRNA组成的预后模型,生存分析结果显示,高风险组总生存期比低风险组低(P<0.05);Cox回归分析和ROC曲线验证了该模型的准确性;GSEA分析表明,低风险组多富集于免疫相关信号通路;免疫相关性分析结果显示,该预后模型与多种免疫细胞、免疫功能和免疫检查点有关。结论：基于8个失巢凋亡相关lncRNA构建的LUAD预后模型有良好的预测效能,并为LUAD的治疗提供了参考。     

基于TCGA数据库探究m7G相关基因在肺腺癌的表达及预后意义

目的 应用生物信息学分析N7-甲基鸟苷(m7G)相关基因对肺腺癌(LUAD)的诊断和预后价值，探究治疗LUAD新的分子靶点。方法 基于癌症基因组图谱(TCGA)数据库中的LUAD数据集，使用R软件运用LASSO回归与Cox回归进行模型的构建与检验，并进行差异基因功能分析及免疫细胞浸润和药物敏感性分析。结果 成功构建15个m7G相关基因的LUAD预后模型，且风险评分可作为独立预测因子；功能相关性分析表明，模型核心基因细胞免疫和药物敏感性密切相关。结论 本次研究成功建立m7G相关的LUAD预后模型，对LUAD的预后和免疫相关以及药物敏感性的研究具有一定提示作用。     

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。     

基于整合生物信息学构建的肺腺癌内质网应激相关预后模型

目的 通过整合生物信息学建立内质网应激风险模型,预测肺腺癌(LUAD)患者的预后。方法 本文从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载数据集,采用单因素、多因素Cox回归分析和Lasso回归分析等方法,筛选和LUAD预后有关的内质网应激相关基因,建立预后风险模型。结果 本研究筛选出8个关键基因,其中,MBTPS2、SEC61G、FURIN和PKP2表达水平与LUAD预后良好呈负相关(P<0.05),EIF2AK3、CAV3、SELENOK和NLRP1表达水平与LUAD预后良好呈正相关(P<0.05)。结合临床特征建立内质网应激风险模型并绘制受试者工作特征曲线,预测1、2、3 a总生存期的曲线下面积分别为0.75、0.75和0.77,提示模型对患者总生存期的预测准确性。结论 本研究提出了1个可作为LUAD独立预后因素的内质网应激风险模型,有助于了解LUAD的致病分子机制及开发新的治疗靶点。     

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...     

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 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...     

基于TCGA和GEO数据挖掘分析PRC1在肺腺癌中的表达及预后意义

目的探讨肺腺癌（LUAD）组织中胞质分裂蛋白调节因子1（PRC1）的表达及其对LUAD患者预后的影响。方法通过肿瘤免疫评估资源（TIMER）数据库分析PRC1mRNA在33种肿瘤中的表达情况,并用人类蛋白质图谱（HPA）数据库的免疫组化结果验证PRC1蛋白在LUAD中的表达。通过肿瘤基因图谱（TCGA）和基因表达综合（GEO）数据库获得PRC1在LUAD中的表达数据及相关临床特征参数,分析PRC1mRNA表达水平与LUAD患者的临床特征、总生存期（OS）和无进展生存期（PFS）的关系。采用基因集富集分析（GSEA）预测PRC1相关的基因通路。结果TIMER数据库分析结果显示,17种肿瘤组织中PRC1mRNA表达水平均高于正常对照组织。TCGA数据库、GSE31210和GSE75037数据集结果提示,LUAD组织中PRC1mRNA表达水平均明显高于正常对照组织或癌旁正常组织,差异均有统计学意义（均P＜0.01）。HPA数据库的免疫组化结果提示,PRC1蛋白在LUAD组织中呈高表达。TCGA数据库分析结果提示,PRC1mRNA表达水平与LUAD患者的性别、吸烟、T分期、N分期和TNM分期均有关（均P＜0.01）。TCGA数据库、GSE31210和GSE68465数据集结果提示,除GSE68465数据集中的PFS外,其余PRC1高表达组患者PFS和OS均差于低表达组（均P＜0.05）。单因素和多因素Cox分析表明,PRC1mRNA表达水平是影响LUAD患者OS和PFS的独立危险因素（均P＜0.05）。GSEA结果提示,PRC1高表达样本富集在有丝分裂纺锤体、G2M检查点、E2F信号通路、DNA修复等基因集中。结论LUAD中PRC1mRNA表达水平上调,PRC1高表达提示LUAD患者的预后差,可作为LUAD患者治疗的潜在靶点。     

FAM72D与肺腺癌筛查、预后及生物学机制分析

目的 探讨FAM72D在肺腺癌(LUAD)中的表达变化及其与预后的关系,并进行生物学机制的预测.方法 从TCGA获取原始数据,采用Kaplan-Meier生存分析、单变量Cox分析、多变量Cox分析、表达差异分析、临床相关性分析FAM72D在评估LUAD患者预后中的作用;采用基因集富集分析预测FAM72D的潜在作用机制,并利用TIMER数据库分析FAM72D与LUAD免疫浸润之间的相关性.结果 FAM72D的高表达与LUAD患者的预后不良有关(P＜0.05),是LUAD患者的独立预后指标.与正常肺组织比较,FAM72D表达在LUAD组织中明显上调,FAM72D高表达与高龄呈负相关,与男性、临床分期、T分期呈正相关,差异有统计学意义(P＜0.05).GSEA结果显示细胞周期、同源重组、剪接体、RNA降解、DNA复制、P53通路等相关基因集明显富集于FAM72D高表达.TIMER数据库分析显示,LUAD患者FAM72D表达水平与B细胞、巨噬细胞渗透水平呈负相关,与中性粒细胞的渗透水平呈正相关,差异有统计学意义(P＜0.05).结论 FAM72D可作为LUAD早期诊断和预测预后的生物标志物.     

基于生物信息学分析HMG基因家族在肺腺癌中的表达和预后价值

目的 探讨肺腺癌（LUAD）组织中高迁移率族蛋白（HMG）基因家族的表达，并分析其在LUAD患者中的预后价值。方法 通过肿瘤基因图谱（TCGA）数据库获得HMG基因家族在LUAD中的表达数据及相关临床病理参数，并对HMG家族基因进行相关性分析。采用单因素Cox回归和LASSO Cox回归分析HMG基因家族与总生存期（OS）的关系，并构建HMG基因家族预后风险模型。根据风险评分中值将患者分为高风险组和低风险组，采用Kaplan-Meier进行生存分析。最后利用临床病理参数和风险评分构建预后列线图。结果 HMGA1、HMGA2、HMGB2、HMGB3、HMGB4、HMGN1在LUAD中的表达量高于正常样本，HMGB1和HMGN5在LUAD中的表达量低于正常样本（均P<0.05），大多数HMG基因之间呈正相关，但HMGN3的表达与HMGA1、HMGA2呈负相关。4个HMG基因与OS相关（P<0.05），其中HMGA1、HMGA2、HMGB2是危险基因，HR> 1；而HMGN3为保护基因，HR<1。Kaplan-Meier生存分析显示高风险组OS比低风险组OS更差（P&...     

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。     

基于生物信息学筛选子宫内膜癌预后相关的lncRNAs分子标签

目的：寻找与子宫内膜癌预后相关的lncRNAs分子标签,为预测子宫内膜癌患者的预后及个体化治疗提供有效指导。方法：下载TCGA数据库中的523例子宫内膜癌患者样本,随机分为训练集（n =262）和测试集（n =261）。在训练集中,采用单因素Cox回归结合LASSO回归分析筛选与子宫内膜癌预后相关的lncRNAs分子标签,构建lncRNAs风险评分模型,预测子宫内膜癌预后,并在测试集中验证其预测的有效性。最后,采用基因集富集分析（GSEA）研究lncRNAs风险评分模型预测的高、低风险组之间生物学通路富集的差异。结果：基于LASSO Cox回归分析,一共筛选出13个与子宫内膜癌预后显著相关的差异lncRNAs（P ＜0.001）,并以它们作为分子标签构建lncRNAs风险评分模型,将子宫内膜癌患者划分为高风险组和低分险组;生存曲线分析表明,低风险组患者的总生存期在训练集（P ＜0.001）和测试集（P ＜0.001）中均显著优于高风险组。多因素Cox回归分析显示,这13个lncRNAs在训练集（HR =1.08,95%CI：1.06～1.10,P ＜0.001）和测试集（HR =1.54,95%CI：1.34～1.78,P ＜0.001）中均为影响子宫内膜癌预后的独立危险因素。进一步构建lncRNAs分子标签联合临床指标模型并绘制ROC曲线发现,lncRNAs分子标签联合临床指标的模型可进一步提高预测效能。GSEA富集分析表明,细胞周期调控相关的基因集在高风险组中有显著富集,免疫和代谢相关通路则更多地在低风险组富集。结论：本研究确定了与子宫内膜癌预后相关的lncRNAs,基于13 个lncRNAs构建的风险评估模型可作为预测子宫内膜癌预后标志物的分子标签。     

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。     

基于肺腺癌组织中可变剪接数据构建剪接因子-可变剪接调控网络的生物信息学分析

目的 利用生物信息学方法筛选与肺腺癌（LUAD）患者生存相关的可变剪接（AS）事件,构建剪接因子（SF）-AS调控网络,为LUAD患者的预后评价提供新思路。 方法 由癌症基因组图谱（TCGA）数据库中下载LUAD患者转录组数据和临床数据。从SF表达和RNA靶点（SpliceAid2）数据库中下载LUAD患者AS数据。对LUAD患者生存相关AS事件进行单因素Cox回归分析。采用LASSO回归分析和多因素Cox回归分析构建LUAD患者预后风险模型,基于该模型计算每种AS事件的风险评分,采用 Kaplan-Meier（K-M）生存分析和受试者工作特征曲线（ROC）评价模型的可靠性。通过Cox 回归分析风险模型、临床参数与LUAD患者独立预后的关系。采用Pearson检验对SF和与预后相关的AS事件进行相关性分析,并通过Cytoscape软件构建SF-AS互作网络。 结果 筛选获取与生存相关的AS事件43 948个,共7种类型,主要以外显子活跃（ES）事件和可变终止子（AT）事件为主。构建AS事件预后风险模型,基于该模型风险评分将LUAD患者分为高风险组和低风险组,K-M生存分析,高风险组LUAD患者总生存（OS）率较低风险组低（P<0.05）。ROC曲线分析,LUAD患者预后风险模型预测性良好,曲线下面积（AUC）为0.824。SF-AS调控网络,12个与预后相关SFs正向或负向调节AS事件,可预测LUAD患者的不良预后。 结论 筛选了与LUAD患者预后相关的AS事件和上游的调控因子SF,构建了SF-AS网络,为进一步研究AS事件与LUAD患者预后的相关性提供理论依据。     

基于乳酸代谢基因的肺腺癌预后模型的建立和评价

目的：探讨肺腺癌（LUAD）组织中乳酸代谢相关基因以及基于乳酸代谢基因构建LUAD预后评分模型,阐明其预测LUAD预后的能力。方法：采用癌症基因图谱（TCGA）数据库筛选LUAD相关乳酸代谢基因。采用单因素和多因素Cox回归及LASSO回归分析获得关键基因并构建LUAD的乳酸代谢评分模型,采用Kaplan-Meier生存分析和受试者工作特征（ROC）曲线对模型的预测能力进行验证,TIMER法评估该模型与患者临床特征和免疫细胞浸润丰度之间的关系。结果：成功筛选出16个乳酸代谢基因并构建评分模型;生存分析,低风险组患者的总生存时间（OS）明显高于高风险组（P<0.01）,且有较高的预测预后能力,ROC曲线下面积（AUC）均高于0.7;多因素Cox回归分析,23个乳酸代谢基因是LUAD患者的独立的预后基因;乳酸评分与B淋巴细胞（r=-0.326,P<0.001）、CD4 T淋巴细胞（r=-0.196,P<0.001）、CD8 T淋巴细胞（r=-0.094,P=0.036）、巨噬细胞（r=-0.198,P<0.001）和树突状细胞（r=-0.119,P=0.008）百分...     

PFKL在口腔鳞状细胞癌中的表达及其对预后的影响

目的 探究肝型磷酸果糖激酶(PFKL)在口腔鳞状细胞癌(OSCC)中的表达情况及其对患者临床预后的影响。方法 从癌症基因组图谱(TCGA)中下载OSCC患者的转录组数据和临床数据,使用R软件对癌组织和正常组织的基因表达差异进行统计分析。通过Lasso和多因素回归分析筛选出5个与PFKL共表达的预后相关基因,并以此构建预后模型。对模型中高、低风险组的差异表达基因进行京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。结果 TCGA数据分析结果显示,PFKL在OSCC肿瘤组织中显著上调且与患者的不良预后相关;由PFKL相关基因构建的预后模型对OSCC患者的生存期有着良好的预测效果;KEGG富集结果显示在高风险组显著富集的通路集中在细胞增殖和促癌相关基因集。结论 PFKL在OSCC患者肿瘤组织中高表达,其表达水平与临床分期、N分级和G分级有关,并且是OSCC预后不良的独立危险因子,可能通过多种信号途径促进OSCC的发生发展。     

基于生物信息学分析WNT7B基因在肺腺癌中的表达及其临床意义

目的:基于生物信息学分析WNT7B基因在肺腺癌(LUAD)中的表达及其临床意义。方法:应用生物信息学方法评价WNT7B在LUAD中的诊断和预后预测价值。通过TCGA、GEO数据库研究WNT7B基因在肺癌中表达情况,并分析WNT7B基因在肺癌和非癌组织中表达差异及其表达与生存率、免疫细胞浸润之间的关系。应用STRING数据库筛选共表达基因并构建调控网络,将共表达基因进行基因本体论(GO)以及京东基因和基因组(KEGG)富集分析,同时应用cBioportal探究WNT7B基因突变对肺癌患者生存期的影响。结果:与正常肺组织相比,LUAD组织中WNT7B基因表达水平明显升高(P<0.01),WNT7B基因作为标志物的灵敏度为0.628。K-M生存分析显示,高表达WNT7B组预后较差(P<0.05)。GSEA揭示了5条与WNT7B基因相关的信号通路,WNT7B基因突变的LUAD患者总生存期(P=0.035 8)的预后预测作用不佳。此外,还发现WNT7B基因表达与免疫显著相关。结论:WNT7B基因有望成为LUAD诊断、预后评估和治疗的新靶点,但仍须进一步开展临床相关研究。     

基于糖酵解风险基因老年结直肠癌患者预后风险模型构建

目的 根据糖酵解相关风险基因建立老年人结直肠癌预后模型,为高危老年结直肠癌患者进行提早干预提供依据。方法 从TCGA数据库、MsigDB数据库获得老年结直肠癌患者转录组数据、临床资料和糖酵解相关基因集。通过GSEA分析,获得差异富集糖酵解相关基因集,使用edgeR包进一步对基因集内糖酵解基因进行结直肠癌肿瘤组织和正常组织的基因差异分析,获得糖酵解相关差异表达基因。使用单因素COX回归生存分析,LASSO回归模型分析,筛选出风险基因,构建风险分数模型,通过受试者工作特征(ROC)曲线分析,计算曲线下面积(AUC)评价风险模型效能,通过GEO数据(GSE17536)外验证检验风险分数模型效能。最后结合患者风险得分和淋巴管浸润、脉管浸润、 T分期、 N分期、 M分期等临床指标构建列阵图, ROC曲线进行预测效能验证效能。结果 从TCGA老年结直肠癌患者数据库中获得340例肿瘤样品和32例正常组织样品,MsigDB数据库获得糖酵解相关基因集9个,通过GSEA富集分析结果发现,HALLMARK＿GLYCOLYSIS和REACTOME＿GLYCOLYSIS两个糖酵解相关基因集差异富集显著,从中提取...     

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。     

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...     

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。