基于TCGA数据库筛选乳腺癌不良预后相关miRNAs及风险评估

目的基于公用数据库,寻找可作为乳腺癌生物标记物的miRNAs。方法利用人类肿瘤基因组(TCGA)数据库下载乳腺癌相关数据集,分析肿瘤组织与正常组织之间miRNAs的差异表达。Cox单因素回归分析与不良预后相关的miRNAs;对差异表达中上调的有意义的miRNAs进行Cox多因素回归分析,建立风险评估模型。结果与正常组织比较,乳腺癌组织中有370个差异表达miRNAs,其中108个miRNAs表达下调,262个miRNAs表达上调。20个miRNAs的高表达与预后不良相关。进一步建立Cox回归模型筛选出10个miRNAs组合(包括hsa-mir-148b、hsa-mir-449c、hsa-mir-106a、hsa-mir-181d、hsa-mir-9-3、hsa-mir-549a、hsa-mir-556、hsa-mir-618、hsa-mir-466、hsa-mir-135a-1)预测乳腺癌不良预后。结论筛选的10个miRNAs组合(ten-miRNAs)的高评分可成为预测乳腺癌不良预后的生物标记物。     

头颈部鳞状细胞癌预后相关的miRNAs的生物信息学分析

目的 利用癌症基因组图谱（TCGA）数据库微小核糖核酸（miRNAs）表达谱数据分析头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）与癌旁正常组织间差异表达的miRNAs,结合临床信息寻找与HNSCC预后相关的miRNAs。方法 从TCGA中下载miRNAs表达数据,包括39例HNSCC患者和39个肿瘤邻近正常组织样本筛选差异表达的miRNAs,应用481例HNSCC患者的miRNAs表达谱和临床信息来评估找到的差异表达miRNAs的预后作用。结果 共筛选出114个差异表达的miRNAs,包括60个上调和54个下调的miRNAs。Kaplan-Meier生存分析显示miR-4652-5p和miR-99a-3p与HNSCC患者预后相关,单因素和多因素Cox回归分析显示,miR-4652-5p和miR-99a-3p是HNSCC的重要预后因素。结论 miR-4652-5p和miR-99a-3p与HNSCC患者预后相关,但miR-4652-5p和miR-99a-3p在头颈鳞状细胞癌发生发展中的分子机制仍需更全面的基础和临床研究进行探讨。     

基于TCGA数据库探究ESCRT相关基因对膀胱癌的潜在预后价值

目的 通过癌症基因图谱(TCGA)分析内吞体分选转运复合体(ESCRT)相关基因对膀胱癌预后的潜在预测价值,构建和评估膀胱癌预后模型。方法 通过访问TCGA数据库获取膀胱癌的临床病例资料和转录组数据。筛选与ESCRT相关基因在膀胱肿瘤组织与正常组织中的差异表达基因进行相关功能学富集分析,构建蛋白相互作用网络,采用Lasso和Cox回归方法,筛选与患者总生存期密切相关的基因,基于这些基因进一步构建出患者预后风险评分模型,并评估其预测能力。结果 从TCGA数据库下载包含405个膀胱癌组织和19个正常组织的RNA-seq信息,通过差异分析筛选出6个重合基因即膀胱癌差异表达的ESCRT家族基因,经过单因素Cox回归分析,发现存在3个基因对膀胱癌患者的预后有显著的影响。通过Lasso和Cox回归筛选分析最终得到2个(MVB12B、CHMP4C)与膀胱癌预后相关的关键基因并以此构建预后模型,预测训练集和验证集的1年、3年和5年ROC曲线下面积分别为0.768、0.694、0.732和0.651、0.720、0.776。结论 成功构建了基于2个关键DEGs表达的膀胱癌预后风险预测模型,该模型可为预测...     

基于WGCNA构建食管鳞癌免疫相关基因预后模型北大核心CSCD

目的:采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)筛选食管鳞癌(ESCC)预后相关免疫相关基因(IRG),构建预后模型,为ESCC患者预后预测提供依据。方法:从TCGA数据库下载81例ESCC及11例正常食管组织的全转录组数据及对应样本临床数据,筛选差异表达IRGs。采用WGCNA、单因素Cox回归和多因素Cox回归分析构建ESCC预后模型,绘制受试者工作特征曲线(ROC)及Kaplan-Meier(K-M)曲线评价模型,单因素Cox回归和多因素Cox回归分析评价模型是否可成为独立预测因子。结果:筛选出545个差异表达IRGs,其中383个上调,162个下调。单因素Cox回归分析得到6个预后相关IRGs,多因素Cox回归分析得到4个预后相关IRGs(SLC40A1、IGHA2、STC2、NR2F2)用于构建预后风险模型。K-M曲线显示,高风险组患者总生存期(OS)显著低于低风险组(P<0.01)。多因素Cox回归分析表明,预后风险模型可作为一个独立预后因素(HR=1.133,P<0.01)。结论:本模型具有较高的准确性,可作为ESCC患者预后的独立预测因子。     

乳酸代谢相关基因预测肝细胞癌预后的风险评分模型的构建

目的 鉴定肝细胞癌相关乳酸代谢基因,并基于相关基因构建风险评分模型预测肝细胞癌预后。方法 使用TCGA数据库收集了377例肝细胞癌患者的临床信息和转录组数据,通过Cox单因素分析、Lasso回归筛选乳酸代谢相关基因,构建肝细胞癌患者预后多因素风险评分模型,采用TCGA内部验证数据集验证一致性。结果 在获取的303个乳酸代谢相关基因中,从肿瘤组和正常组中筛选了91个差异表达大于2倍的基因;训练组中通过Cox单因素分析、Lasso回归筛选出3个差异表达基因ACTN3、DTYMK和HTRA2,3个基因的高表达均与HCC患者不良预后相关,基于3个代谢基因的表达构建肝细胞癌患者预后预测模型对各肿瘤样本评分,其中年龄、分期和风险评分均为HCC患者OS的独立预测因素,TCGA内部验证数据集(n=192)验证不同风险评分对患者生存的影响,结果与训练集一致。进一步分析发现高风险评分组患者的IFN反应力更低。结论 基于乳酸代谢相关基因构建的风险评分模型可较好地预测HCC患者预后,乳酸代谢基因的研究有助于深入理解HCC发生发展的分子机制,为HCC患者治疗提供新的潜在靶点。     

通过生物信息学分析寻找影响结肠癌患者预后的铁死亡相关基因

目的 探讨结肠癌(CC)中具有预后意义的铁死亡相关长链非编码RNA(lncRNAs),并构建预后相关的预测评分模型，最后得到与预后相关lncRNAs共表达的铁死亡相关差异基因。方法 从FerrDb数据库下载铁死亡相关基因(FGs),在TCGA数据库中共下载41例癌旁正常组织、473例肿瘤组织的表达数据和452位患者的临床数据，通过共表达和差异分析确定铁死亡相关的差异lncRNA(DEFlncRNAs),使用单因素Cox回归分析确定预后相关的DEFlncRNAs,再运用多因素Cox回归分析构建预后模型、计算患者的风险得分，根据风险得分的中位数将患者分为高风险组和低风险组，通过Kaplan-Meier风险曲线、单因素和多因素Cox回归分析和受试者工作特征(ROC)曲线验证模型的准确性，而后绘制列线图预测患者生存情况。最终，通过共表达分析找到调控DEFlncRNAs的铁死亡差异基因，并用免疫组织化学实验验证表达差异。结果 从TCGA数据库下载CC样本的表达及临床数据，并成功构建了含28个lncRNAs的风险预后模型，模型可较好地预测结肠癌患者的预后；成功构建了可预测患者总体生存期的列线图，该...     

利用生物信息学分析开发luminal型乳腺癌自噬相关基因预后模型

目的 建立基于大规模自噬相关基因的luminal型乳腺癌预后预测模型.方法 利用TCGA数据库乳腺癌数据,分别筛选luminal型与非luminal型乳腺癌、癌旁组织中差异表达的自噬相关基因.单因素和多因素Cox回归建立luminal型乳腺癌自噬相关基因预后模型.Kaplan-Meier曲线和生存依赖的受试者工作特征曲...     

联合免疫分型构建肺腺癌铁死亡相关长链非编码RNA风险评分模型

目的：依据肺腺癌（LUAD）患者铁死亡与长链非编码RNA(lncRNA)之间的相关性，结合免疫分型构建新型风险评分模型以评估LUAD患者的预后。方法：基于生物信息学技术下载TCGA数据库中LUAD样本转录组数据和临床数据，获取来自FerrDb数据库铁死亡相关的基因，通过“caret”包将整理后的504例LUAD样本随机分为50%训练集与50%验证集，采用Pearson相关性分析、单因素Cox回归得到与LUAD预后有关的铁死亡相关lncRNA，利用R软件的“ConensusClusterPlus”包和CIBERSORT软件进行免疫相关分析，LASSO回归分析建立铁死亡相关lncRNA模型，受试者工作特征（ROC）曲线及曲线下面积（AUC）评估预后模型的效能，并通过验证集进行验证。结果：单因素Cox及LASSO回归分析筛选出9个铁死亡相关lncRNA构成的风险评分模型。单因素以及多因素Cox回归分析均显示，本预后模型可以作为一个独立的预后因素（P<0.001），该模型在训练集、内部验证集及外部验证集中均具有较好的预测效能。结论：本研究构建的LUAD患者风险评分模型可作为一种新的独立预...     

肺腺癌预后代谢相关基因的生物信息学分析

目的 基于代谢基因的生物信息学构建肺腺癌预后模型及验证。方法 获取癌症基因组图谱(TCGA)数据库和基因表达数据集(GEO)肺腺癌相关数据，套索(LASSO)回归构建多基因预后模型并计算风险值(RS)。单因素、多因素Cox独立预后分析，通过受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的ROC曲线下面积(AUC)并进行生存分析。构建列线图评价模型的可行性，通过基因集富集分析(GSEA)进行代谢基因功能富集分析。肿瘤免疫评估资源(TIMER)数据库分析患者RS与免疫细胞浸润以及与免疫检查点分子表达的相关性。结果 运用TCGA数据库基于18个代谢相关基因构建肺腺癌预后模型，RS可以作为独立的预后因子。ROC曲线下面积为0.713。生存分析显示，与高风险组相比，低风险组总体生存率更高，预后模型与免疫细胞的浸润以及与免疫检查点分子的表达有关。结论 代谢相关基因肺腺癌预后模型的RS是独立预后因子，模型具有较高的预后判断价值。     

骨形态发生蛋白拮抗剂GREM1作为胃癌肿瘤微环境免疫活性预测指标的临床价值

目的：筛选出可预测胃癌（GC）肿瘤微环境（TME）免疫活性的预后基因。方法：收集55例GC患者术后石蜡组织标本及其对应的癌旁组织;从TCGA数据库和GEO数据库中共下载了976例GC患者的转录组数据及临床数据;采用估计算法（ESTIMATE）和反卷积算法（CIBERSORT）分别评估各样本中免疫/基质得分及免疫细胞浸润程度;R语言中的“limma”包筛选差异表达基因（DEGs）;采用单变量Cox回归分析筛选具有预后价值的DEGs;qRT-PCR检测枢纽基因mRNA的表达情况;GSEA探究GREM1的潜在生物学功能。采用TISIDB和CellMiner数据库分析GREM1与免疫特征分子及药物敏感性的相关性。结果：免疫评分与GC患者的预后呈正相关;在免疫得分和基质得分高、低分组中共筛选出40个共享的TME相关DEGs;通过对DEGs进行单变量Cox回归分析,得到GREM1、SFRP2、CYP1B1和MGP共4个具有预后意义的共享DEGs。通过比较基因在肿瘤与癌旁组织的表达差异及与免疫微环境的密切程度,发现GREM1最可能对TME中的免疫重塑发挥作用;GREM1的表达与GC患者的临床病理特征...     

基于TCGA数据库的食管鳞状细胞癌差异表达焦亡相关基因的筛选及GSDMC基因的验证

目的 通过对TCGA数据库中食管鳞状细胞癌(esophageal squamous cell carcinoma, ESCC)组织基因表达谱RNA测序数据进行生物信息学分析，探讨与ESCC预后有关的焦亡基因，并通过体外实验对筛选出的基因进行验证和功能研究。方法 下载TCGA和GTEx数据库中ESCC和正常食管样本中mRNA数据及临床数据。从文献中获得细胞焦亡相关基因(pyroptosis-related genes, PRG),使用R语言及DESeq2软件获取差异表达的PRG。采用Cox单因素、多因素回归分析，筛选出与预后相关的基因。应用qRT-PCR验证差异表达的PRG在ESCC和正常食管上皮细胞的表达水平；运用siRNA干扰ESCC细胞中已筛基因的表达，qRT-PCR检测siRNA的干扰效率。干扰成功后分别采用CCK-8、平板克隆和qRT-PCR实验，检测干扰已筛基因后ESCC细胞的活力、克隆形成能力和凋亡。运用肿瘤免疫评估资源(TIMER)数据库，分析gasdermin家族蛋白C(GSMDC)的mRNA表达与食管癌免疫细胞浸润水平的相关性。结果 33个PRG中与ESCC相关的差异...     

预测乳腺癌预后的免疫相关基因对特征的开发和验证

目的：鉴定与乳腺癌显著相关的免疫基因,构建免疫相关基因对标志（IRGPs）预测乳腺癌患者的预后。方法：从TCGA和GEO数据库中下载乳腺癌患者的基因表达谱及相应的临床信息,筛选与预后相关的免疫基因构建IRGPs,根据风险值将这两个队列中的患者分为低风险和高风险亚组。使用Kaplan-Meier生存分析、单因素和多因素Cox分析研究免疫基因对特征和其他独立预后特征。结果：由47个免疫基因对构建的IRGPs可以显著预测TCGA和GEO队列中患者的总生存期（OS）。结论：本研究构建的IRGPs有助于预测乳腺癌患者的预后,为乳腺癌的临床预后评估提供了有效的风险分层工具。     

前列腺癌不良预后相关差异甲基化基因筛选

目的识别与前列腺癌不良预后相关的差异甲基化基因,为寻找治疗靶点提供数据支持。方法利用GEO数据库的4个前列腺癌基因芯片数据集GSE46602、GSE69223、GSE6919和GSE32269进行差异基因的筛选,并与TCGA数据相比对。通过David数据库对其进行功能富集分析。采用String数据库构建了基因编码蛋白之间PPI网络,随后利用Cytoscape软件进行分析并实现可视化。通过TCGA甲基化数据,考量基因的甲基化水平,并利用临床数据观察其差异表达对预后的影响。结果 GEO数据库筛选得到差异基因600个,与TCGA数据比对后,得到差异基因301个。激活了癌症、p I3K-Akt和cGMP-PKG信号通路。构建PPI网络,分析出10个网络关键节点,进一步做差异甲基化分析,发现过表达基因EZH2、TOP2A、GTSE1和HOXC6存在启动子区低甲基化情况,低表达基因CAV1启动子区高甲基化。其中基因EZH2、GTSE1和HOXC6的过表达与前列腺癌的不良预后相关。结论选取不同平台的前列腺癌数据,通过生物信息学分析,筛选出与不良预后相关的差异甲基化基因,为前列腺癌治疗提供新的分子靶点。     

胃腺癌中HOXD-AS1的表达及与预后的相关性

目的探讨长链非编码RNA HOXD-AS1在胃腺癌中的表达及其与临床病理特征、预后的关系。方法应用癌症基因组图谱(TCGA)胃腺癌数据集的RNA系统评估HOXD-AS1在胃腺癌中的差异表达。回顾性分析南京医科大学附属无锡第二医院88例接受胃腺癌手术的组织标本,验证TCGA数据库的结果。结果 HOXD-AS1在胃腺癌中高表达(P0.05);HOXD-AS1高表达与淋巴结(N)分期(P0.05)相关;HOXD-AS1高表达胃腺癌患者总生存期明显低于HOXD-AS1低表达患者(P0.05);Cox比例风险模型的单变量和多变量分析结果证实,HOXD-AS1是胃腺癌相关独立预后的预测因子(P0.05)。结论 HOXD-AS1在胃腺癌组织中高表达,且其高表达的患者预后较差;HOXD-AS1可以作为胃腺癌预后判断的标志物。     

COX多因素分析和ROC曲线综合评价DNA修复基因对鼻咽癌的预后价值

目的 应用COX多因素分析和ROC曲线探讨DNA修复基因对鼻咽癌的预后价值.方法 收集2007年5月至2012年2月经广西壮族自治区人民医院病理科确诊为鼻咽癌且选择调强放射治疗的患者100例.筛选随访时间超过1年的患者共71例,用免疫组化SP法检测鼻咽癌组织中DNA修复基因DNA-PKcs及BRCA1的表达.用Spearman分析DNA-PKcs和BRCA1的表达水平与临床特征的相关性;ROC曲线法建立预后分组,用Kaplan-Meier生存曲线对DNA-PKcs、BRCA1的表达与预后关系进行单因素分析;Cox比例风险回归对预后进行多因素生存分析.结果 1)DNA-PKcs的表达水平和患者的生存时间呈正相关(P＜0.05).2)DNA-PKcs高表达患者的生存时间长于低表达的患者(P＜0.01).3)多因素生存分析,DNA-PKcs表达水平是影响预后的独立因素(P＜0.01),而BRCA1表达水平未能得出类似结果.结论 DNA-PKcs表达状态是影响预后的独立因素.DNA-PKcs高表达可能作为预测鼻咽癌患者预后较好的一个指标.     

BAP1表达与肿瘤免疫浸润及卵巢癌患者临床预后的关系

目的 旨在分析BAP1表达与肿瘤免疫浸润及卵巢癌患者临床预后的关系。方法 通过基因组织表达数据库（GTEx）和癌症基因组图谱（TCGA）数据库分析人类泛癌（包括卵巢癌）中BAP1的表达情况。通过单变量生存分析和Kaplan-Meierplotter曲线分析卵巢癌组织中BAP1表达与患者总生存期（OS）、无病生存期（DFS）、无进展生存期（PFS）等预后的关系。基于TISIDB和TIMER数据库和Spearman相关系数分析BAP1与卵巢癌肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）及免疫检查点标志分子之间的相关性。最后,从TCGA数据库下载了RNA-Seq数据,选择BAP1及其共同表达基因进行基因集富集分析（GSEA）。结果 BAP1在卵巢癌组织中呈显著高表达（P<0.001）,经单变量生存分析和Kaplan-Meier曲线分析,BAP1高表达与患者总生存预后、无病生存预后、无进展生存预后不良有显著相关性（P<0.001）。基于TISIDB数据库和TIMER数据库分析,卵巢癌BAP1与9种TILs丰度和27种常见种免疫检查点标志物表达呈显著正相关性（P<0.05）。基于LinkedO...     

影响前列腺癌风险的关键基因识别

目的 基于TCGA数据库筛选影响前列腺癌（PCa）风险水平的关键基因，并建立PCa患者生存风险预测模型。方法 从TCGA数据库下载PCa患者基因表达数据及相关临床数据，通过前期研究初步筛选基因，并将患者分为高、低风险两类；对基因进行差异表达分析和GO和KEGG通路富集分析，筛选相关基因和信号通路；对差异表达基因进行蛋白互作网络分析，标记出关键基因；将关键基因的表达数据与PCa患者生存时间纳入Cox回归分析，建立生存风险预测模型。结果 前期研究得到620个基因，高风险患者234例，低风险患者285例；差异表达分析获得30个基因，主要分子功能（MF）为:受体结合和生长因子活动，生物学过程（BP）主要为细胞-细胞信号传导、细胞增殖的积极调节、血管生成的调节和细胞表面受体信号通路，细胞组分（CC）主要定位于细胞外区域，而KEGG信号通路为细胞因子-细胞因子受体相互作用；蛋白互作分析中共7个基因有相互作用，Cytoscape筛选出5个关键基因:PHYHIPL、CNTFR、GFRA1、EDN3和PROK1。结论 通过本研究识别的影响PCa预后的关键基因，发现潜在的PCa风险靶点，可能为PCa的治疗和预后提供帮助。     

基于生物信息学分析胰腺癌肿瘤浸润性白细胞组成和预后相关的免疫基因

目的：鉴定胰腺癌(PC)浸润性白细胞组成和预后相关的免疫相关基因(IRGs),为患者预后预测提供依据。方法：根据TCGA和GTEx数据库,研究PC和正常胰腺组织中白细胞组成的差异,并分析178例PC患者中差异表达的与OS相关的IRGs。利用计算生物学的方法分析这些IRG的潜在作用机制和性质。采用多变量Cox分析探寻新的PC预后生物标志物。结果：与非肿瘤组织相比,PC组织中CD4⁺记忆性T细胞和M0巨噬细胞更为常见且占优势。功能富集分析表明,OS相关的差异表达IRGs积极参与了PI3K-Akt信号通路。12个预后相关差异表达的IRGs可用于预后预测。结论：筛选出12个PC特异性IRGs,可作为预测预后的新指标。     

结肠癌免疫相关 lncRNA 风险预测模型的建立

目的 分析影响结肠癌预后的免疫相关 lncRNA, 并构建预测结肠癌患者预后的相关预测模型。 方法 下载 TCGA 数据库中的结肠癌 lncRNA 表达谱, 数据经 TPM 标准化后分析所有 lncRNA 的差异性表 达, 其中缺失值的补充采用 KNN 法, 通过共表达方法提取并鉴定免疫相关 lncRNA, 然后对差异性表达的 lncRNA 进行 LASSO 回归分析, 再进行单因素和多因素 COX 回归分析。 最后使用 R 4. 0. 2 统计学软件的 ggplot2 包基于 lncRNA 风险评分与基因表达关系, 构建风险因子关联图、 KM 曲线及评价模型预测价值的 ROC 曲线。 结果 经过表达差异性分析发现, 共有 2 258 个 lncRNA 在癌和癌旁组织中差异性表达, 其中上 调的有 1 648 个, 下调的有 610 个。 选取差异表达前 100 位的免疫相关 lncRNA 进行 LASSO 回归分析, 共筛 选出 12 个 lncRNA, 再进行单因素和多因素 COX 回归分析后显示 AC092723. 1、 AC007182. 1 和 AC004947. 1 与预后明显相关, 使用 R 4. 0. 2 统计学软件构建预后风险因子关联图, ROC 曲线显示其预测 1 年、 3 年和 5 年的预测价值均较高, 其 AUC 分别为 0. 79 (95 % CI: 0. 67 ~ 0. 91), 0. 78 (95 % CI: 0. 66 ~ 0. 9), 0. 7 (95 % CI: 0. 51 ~ 0. 9)。 结论 研究使用 TCGA 公共数据库进行生物信息学分析并构建的预后模型显示有 较高的预测价值, 除具有一定的临床意义外, 对未来 lncRNA 相关结肠癌的研究也提供了一定的方向。     

基于生物信息学筛选与分析胰腺癌的生物标志物半胱氨酸蛋白酶抑制剂S北大核心CSCD

目的:应用生物信息学方法分析筛选与胰腺癌(PAAD)发生发展相关的基因,探究半胱氨酸蛋白酶抑制剂S(CST4)在PAAD中的表达、预后价值及生物学功能。方法:选取GEO数据库胰腺癌芯片GSE15471和GSE16515为研究对象,并筛选出两个芯片数据集共同的差异表达基因(DEGs)作为关键基因。应用GEDS分析CST4 mRNA在TCGA和CCLE数据库的表达情况,并通过GEPIA2进一步分析CST4在消化系统肿瘤及正常组织中的差异表达。应用Kaplan-Meier Plotter分析CST4mRNA表达与TCGA数据库中PAAD患者五年总生存率及无复发生存率的关系。TIMER2数据库分析PAAD患者CST4 mRNA表达与多种免疫细胞浸润情况的相关性。通过STRING构建CST4蛋白互作网络并进行GO功能富集分析。结果:筛选两个GEO数据芯片的DEGs,韦恩图取交集后获得关键基因CST4。基于TCGA和GTEx数据库分析显示CST4在PAAD中的表达明显高于正常胰腺组织。CST4表达水平与患者的预后呈负相关,与肿瘤相关成纤维细胞、CD4^(+)T细胞、巨噬细胞、中性粒细胞免疫浸润情况呈正相关。PPI网络图显示CST1、CSTA、CSTB、CTSB、CTSL与CST4相互作用连接度较高,GO分析提示CST4基因的表达与细胞蛋白质分解代谢过程、内肽酶活性的调节、细胞凋亡通路等密切相关。结论:CST4在PAAD组织中表达升高且高表达组患者预后不良,CST4有望成为PAAD诊断及患者不良预后潜在的生物标志物。