焦亡相关lncRNA对喉癌预后的预测价值

目的 基于焦亡相关lncRNA构建喉癌的预后模型.方法 从TCGA数据库下载喉癌转录组表达数据和患者的临床资料.利用Wilcox秩和检验和Spearman相关性分析筛选出差异表达的焦亡相关lncRNA.进一步利用单因素Cox分析筛选出与患者预后相关的lncRNA(P<0.05),并使用多因素Cox回归建立预后模型.RO...     

基于免疫相关基因的子宫内膜癌预后模型构建

目的 建立子宫内膜癌免疫相关基因预后模型,为子宫内膜癌免疫治疗提供参考.方法 从TCGA数据库下载子宫内膜癌转录组数据和临床信息,免疫相关基因列表从IMMPORT数据库获得.利用差异分析、功能富集分析评估差异免疫相关基因的功能,在训练队列中利用单因素、多因素Cox回归和最小绝对收缩和选择算法(least absolut...     

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）。...     

基于TCGA数据库分析泛凋亡相关基因构建肺腺癌预后模型的预测价值及其对肿瘤免疫微环境的影响

摘 要：［目的］ 探讨泛凋亡（PANoptosis）对肺腺癌（lung adenocarcinoma，LUAD）患者预后及免疫微环境的预测价值。［方法］ 从TCGA数据库下载LUAD样本与正常样本的基因表达谱及临床数据，从已发表的文献中获取PANoptosis相关基因并分析其在肿瘤组和对照组间的差异表达基因。通过单变量Cox分析和LASSO-Cox回归分析构建生存预后模型，将患者按风险评分划为高、低风险组。通过Kaplan-Meier生存曲线和受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线下面积（area under the curve，AUC）评价模型的预测性能，再对模型风险评分进行独立预后分析。GO和KEGG富集分析探索生物功能和潜在的信号通路。采用TIMER数据库ESTIMATE算法综合分析PANoptosis相关基因与免疫微环境相关性。通过qRT-PCR验证PANoptosis预后相关基因在LUAD组织和正常肺组织间的差异表达。［结果］ 共有15个PANoptosis相关基因在LUAD组和正常组间存在差异性表达，从中筛选出4个PANoptosis预后相关基因（RIPK3、NLRP3、FADD、MLKL）。在LASSO-Cox回归模型中，高风险组的生存率低于低风险组（P<0.001）。单变量和多变量Cox分析显示该评分模型是LUAD的独立预后因素（HR=2.179，95%CI：1.347～3.524，P=0.001），而GO和KEGG分析显示差异表达基因主要富集于与免疫相关的通路。高低风险组之间免疫微环境、免疫细胞差异和免疫检查点基因表达差异显著。此外，qRT-PCR实验也证实PANoptosis相关基因FADD（P=0.007）和NLRP3（P<0.001）在LUAD组和正常组之间表达存在差异。［结论］ 本研究构建的PANoptosis相关基因的生存预后模型可以预测LUAD患者的预后及免疫微环境。     

肝细胞癌中免疫相关基因的预后作用

目的 探讨肝细胞癌（HCC）患者免疫相关基因特征的潜在预后生物标志物。方法 从TCGA数据库下载原始肝细胞癌数据,执行单样本基因集富集分析计算每个样本的免疫活性。利用“GSVA”包和“hclust”包将HCC样本分成高和低免疫细胞浸润组。ESTIMATE算法对每个HCC样本中的肿瘤微环境进行评分。“limma”包和维恩图确定有效的免疫相关基因。单因素Cox、LASSO回归和多因素Cox回归分析探索关键基因。“rms”包建立列线图并绘制校准曲线。结果 与高免疫细胞浸润组相比,低免疫细胞浸润组中样本的肿瘤纯度更高,免疫评分、ESTIMATE评分和基质评分较低。高免疫细胞浸润组免疫成分更丰富,TIGIT、PD-L1、PD-1、LAG3、TIM-3、CTLA4和HLA家族的表达水平更高。多因素Cox回归分析显示4个免疫相关基因（S100A9、HMOX1、IL18RAP和FCER1G）被用来构建预后模型。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  本研究确定了肝细胞癌免疫相关核心基因,可用于肝细胞癌的靶向治疗和免疫治疗。     

基于TCGA数据库构建胃癌免疫相关基因的预后风险模型

目的 基于癌症基因组图谱(TCGA)数据库,通过分析差异表达的免疫相关基因构建胃癌患者的预后风险模型。方法 从TCGA数据库下载胃癌及癌旁组织的RNA测序数据和配对的患者临床资料,从Imm Port数据库中下载免疫相关基因的数据。通过比较肿瘤组织和癌旁组织,筛选出差异表达的免疫相关基因,采用Cox风险比例回归模型构建差异表达免疫相关基因的预后风险模型,通过Kaplan-Meier生存曲线和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型的预测性能,再对模型风险评分进行独立预后分析。结果 从TCGA数据库下载了包括375例胃癌组织和32例癌旁组织的RNA测序数据,共筛选出349个差异表达的免疫相关基因,通过多因素Cox回归分析得到9个(IL1A、APOH、CGB5、GRP、TNFSF18、LGR6、MC1R、NPR1、CTLA4)与胃癌预后相关的免疫相关基因,并以此构建预后风险模型。根据模型风险评分的中位值将所有样本分为高、低风险两组,Kaplan-Meier生存分析结果显示,低风险组的总生存率高于高风险组,差异有统计学意义(P<0.001)。ROC曲线下面积为0.719,独立...     

基于TCGA数据库筛选胆管癌肿瘤微环境相关的预后基因

目的:运用ESTIMATE肿瘤微环境评分算法,从来自TCGA数据库的胆管癌数据中筛选与肿瘤微环境相关的基因,并利用生物信息学方法分析所得基因在胆管癌中的预后意义。方法:从TCGA数据库中获得45个胆管癌基因表达数据,利用ESTIMATE肿瘤微环境评分算法对其进行评分后,分为高分/低分组,分别筛选差异表达基因后,取交集获取共表达基因。利用DAVID在线分析工具根据对共表达基因进行 GO 功能富集分析和 KEGG通路富集分析。利用来自TCGA数据库中的胆管癌生存数据对共表达基因进行Kaplan-Meier生存分析,筛选后获得预后基因。结合STRING网站中对差异表达基因构建的蛋白互作网络（protein-protein interaction,PPI）,得到网络枢纽基因后使用其他生物学分析工具验证。结果:在45例胆管癌样本中分析筛选出11个与肿瘤微环境相关的预后基因,这些基因表达的上调对胆管癌的不良预后具有显著意义（P＜0.05）。通过蛋白互作网络分析和其他生物学工具分析获得VAV1基因,该基因在免疫调控、细胞凋亡、RET信号通路调控等方面有重要作用。结论:从本研究中筛选出的VAV1基因可作为胆管癌的分子标志物,为胆管癌的诊断、免疫治疗靶点及预后提供参考。     

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。     

基于公共数据库分析NAT2基因在结肠癌组织中的表达及其与预后的相关性

目的:探讨N-乙酰化转移酶2（NAT2）基因在结肠癌组织中的表达及其与预后的相关性。方法:下载公共数据库中（Oncomine和TCGA）有关NAT2基因表达的数据集,利用在线平台进行数据挖掘,然后对NAT2在结肠癌中的作用进行荟萃分析。结果:Oncomine中检索到涉及NAT2基因的研究包含结肠癌446例和正常组织200例,TCGA中检索到涉及NAT2基因的研究包含结肠癌286例和正常组织41例。与正常结肠组织相比,在结肠癌中NAT2 mRNA的表达量显著降低（P＜0.01）。另外,免疫组化结果表明NAT2 在正常组织中呈较强或中等表达,而在结肠癌组织中则表达较弱或呈阴性。通过分析结肠癌患者的生存信息发现,NAT2基因低表达患者有着更高的死亡率,而高表达NAT2的患者则预后较好（P＜0.05）。结论:在结肠癌中,NAT2基因和蛋白均呈现低表达,并与结肠癌预后相关,有望发展为结肠癌新的诊断和治疗靶点。     

基于免疫核心基因的喉鳞状细胞癌风险评分模型的建立

目的筛选喉鳞状细胞癌(laryngeal squamous cell carcinoma,LSCC)预后相关免疫核心基因并构建预后风险评分模型。方法利用癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中LSCC转录组测序信息,筛选差异表达基因,并与已知免疫相关基因取交集,筛选LSCC中预后相关免疫核心基因。利用单因素Cox回归构建风险评分模型并采用Kaplan-Meier法验证风险评分模型与LSCC患者预后的关系,同时绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线验证该模型准确度。结果 LSCC组织和癌旁组织中共有6 800个差异表达基因,通过单因素Cox分析并与已知免疫相关基因取交集,从差异表达基因中筛选出34个预后枢纽基因。基于免疫核心基因构建风险评分模型,高危险组患者总生存期短于低危险组患者(P<0.01),风险评分模型预测LSCC患者预后的ROC曲线下面积为0.930。结合临床病理学参数分析发现,患者性别是LSCC预后的保护因素,N分期晚期和高风险评分为LSCC预后的危险因素(均P<0.05),而患者年龄和T分期与LSCC预后无关(均P>0.05)。结论 LSCC中存在多个免疫核心基因异常表达,且与患者预后相关,基于其构建的风险评分模型可较好预测患者预后。     

喉癌病例中HPV感染状态的初步探讨

目的:对喉癌病例中人乳头状瘤病毒（human papillomavirus,HPV）的感染状况进行初步探讨。方法:收集40例新发喉鳞状细胞癌患者（均为广东地区患者）的临床数据及新鲜组织标本,提取DNA,利用Digene HC2 HPV DNA test 试剂盒检测组织标本中的HPV DNA。结果:40例喉癌肿瘤及其癌旁组织标本均为HPV阴性。结论:喉癌病例中HPV感染率低。未来仍需进行进一步大规模HPV感染率的检测。     

乳腺癌竞争内源性RNA网络构建与分析

目的:通过对癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中的乳腺癌数据进行综合分析,寻找在乳腺癌中差异表达的长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA）、微小RNA（microRNA,miRNA）和信使RNA（messenger RNA,mRNA）,构建乳腺癌竞争内源性RNA（competing endogenous RNA,ceRNA）网络,识别和预测ceRNA网络在乳腺癌中的作用。方法:下载TCGA数据库中乳腺癌组织样本基因表达谱数据,寻找差异表达的lncRNA、miRNA和mRNA,通过miRcode、miRTarBase、TargetScan和miRDB四个数据库对差异表达的RNA之间的关系进行分析,构建以上调和下调的miRNA为中心的ceRNA网络。采用Kaplan-Meier法分析乳腺癌ceRNA网络中的lncRNA、miRNA和mRNA表达量与患者生存预后的关系,采用基因富集分析法对乳腺癌ceRNA网络中mRNA基因功能和调控通路进行分析。结果:在乳腺癌中异常表达的350个lncRNA、185个miRNA和2 928个mRNA中,分别有23个lncRNA、27个miRNA、70个mRNA参与构建乳腺癌的ceRNA网络。Kaplan-Meier生存分析显示,lncRNA MAGI2-AS3（P=0.01）、GRIK1-AS1（P=0.03）以及miRNA hsa-miR-301b（P=0.01）、hsa-miR-503（P=0.04）和mRNA CCNE1（P=0.01）、KPNA2（P=0.02）、FLI1（P=0.02）、TGFBR2（P=0.02）这8个基因与乳腺癌患者的生存预后显著相关。70个mRNA主要被富集到20条通路上,其中有15条通路与肿瘤有关,最显著的通路为“Pathways in cancer”。结论:ceRNA网络在乳腺癌中发挥着重要的作用,多种差异表达基因与乳腺癌预后相关,可能成为潜在的肿瘤诊断标志物和治疗靶点。     

声门上型喉鳞癌94例临床特征及预后分析

目的:总结声门上型喉癌的临床特征,分析其预后的影响因素.方法:声门上型喉鳞癌94例.Kaplan-meier曲线行生存分析,Cox回归模型行多因素分析.结果:声门上型喉癌首发症状以声嘶最常见(47例,50.0%),其他依次为咽部不适(30例,31.9%)、颈部肿物(15例,16.0%),呼吸困难(2例,0.2%).初诊...     

An inflammatory-related genes signature based model for prognosis prediction in breast cancer

Background: Breast cancer has become the most common malignant tumor in the world. It is vital to discover novel prognostic biomarkers despite the fact that the majority of breast cancer patients have a good prognosis because of the high heterogeneity of breast cancer, which causes the disparity in prognosis. Recently, inflammatory-related genes have been proven to play an important role in the development and progression of breast cancer, so we set out to investigate the predictive usefulness of inflammatory-related genes in breast malignancies. Methods: We assessed the connection between Inflammatory-Related Genes (IRGs) and breast cancer by studying the TCGA database. Following differential and univariate Cox regression analysis, prognosis-related differentially expressed inflammatory genes were estimated. The prognostic model was constructed through the Least Absolute Shrinkage and Selector Operation (LASSO) regression based on the IRGs. The accuracy of the prognostic model was then evaluated using the Kaplan-Meier and Receiver Operating Characteristic (ROC) curves. The nomogram model was established to predict the survival rate of breast cancer patients clinically. Based on the prognostic expression, we also looked at immune cell infiltration and the function of immune-related pathways. The CellMiner database was used to research drug sensitivity. Results: In this study, 7 IRGs were selected to construct a prognostic risk model. Further research revealed a negative relationship between the risk score and the prognosis of breast cancer patients. The ROC curve proved the accuracy of the prognostic model, and the nomogram accurately predicted survival rate. The scores of tumor-infiltrating immune cells and immune-related pathways were utilized to calculate the differences between the low- and high-risk groups, and then explored the relationship between drug susceptibility and the genes that were included in the model. Conclusion: These findings contributed to a better understanding of the function of inflammatory-related genes in breast cancer, and the prognostic risk model provides a potentially promising prognostic strategy for breast cancer.     

Shc3在喉鳞状细胞癌组织中的表达及意义

目的:通过对喉鳞状细胞癌组织中Shc3表达情况的检测,探讨其与喉鳞状细胞癌患者临床病理特征及预后的关系。方法:Oncomine数据库挖掘相关Shc3的数据。采用免疫组织化学方法(SP法)检测160例喉鳞状细胞癌组织和50例声带鳞状细胞乳头状瘤组织中Shc3的表达水平。分析Shc3表达与喉鳞状细胞癌患者的临床病理特征的关系;采用Kaplan-Meier法分析Shc3表达与喉鳞状细胞癌患者预后的关系。结果:Oncomine数据库的癌症异常值分析(cancer outlier profile analysis, COPA)显示Shc3与特定的头颈部鳞状细胞癌相关。免疫组织化学结果显示Shc3在喉鳞状细胞癌组织中的表达水平高于声带鳞状细胞乳头状瘤组织(P<0.05)。喉鳞状细胞癌组织中Shc3蛋白的表达水平与浸润深度、淋巴结转移及临床分期显著相关(P<0.05),而与性别、年龄、肿瘤大小和分化程度无关(P>0.05)。生存分析表明,Shc3表达与喉鳞状细胞癌患者的预后密切相关(P<0.05)。结论:Shc3在喉鳞状细胞癌组织中高表达,可能参与了喉鳞状细胞癌的发生与发展,...     

差异表达miRNA在胰腺癌预后判断中的价值

目的：分析胰腺癌组织和正常组织差异表达的miRNA,筛选与胰腺癌预后相关的生物标志。方法：下载并整理基因芯片表达汇编数据库（GEO）中GSE32678和GSE71533芯片数据集原始数据,应用R语言筛选差异表达miRNA,结合GSE24279数据集,获得差异表达的miRNA并取交集。应用生物信息学分析工具对交集miRNA进行靶基因预测,进而对靶基因进行功能分析,构建蛋白互作网络（PPI）、miRNA-mRNA调控网络、miRNA-mRNA-pathway调控网络,结合肿瘤基因组图谱数据库（TCGA）中胰腺癌样本的miRNA表达及预后数据,筛选出胰腺癌预后相关标志物。结果：共筛选出胰腺癌组织和正常组织22个交集miRNA,其中hsa-miR-30a-5p、hsa-miR-551a、hsa-miR-375与胰腺癌患者的生存预后密切相关。hsa-miR-125b-5p、hsa-miR-221-3p、hsamiR-31-5p、hsa-miR-222-3p、hsa-miR-10a-5p是miRNA-mRNA调控网络中的核心miRNA。结论：通过对GEO和TCGA数据库胰腺癌相关数据的分析发现hsa-miR-30a-5p、hsa-miR-551a、hsa-miR-375显著影响胰腺癌患者的预后,可以作为判断预后的标志。     

基于TCGA数据库挖掘甲状腺乳头状癌淋巴结转移相关的突变基因及其机制探讨

目的:挖掘并筛选与甲状腺乳头状癌(papillary thyroid carcinoma, PTC)淋巴结转移相关的突变基因及其潜在的机制。方法:从TCGA数据库获得377例PTC患者的测序数据及完整的临床资料,并分为淋巴结转移组（LM,n=212）与无淋巴结转移组（NLM,n=165）。利用R语言（v3.6.2）对转移组特有的突变基因进行富集分析。采用String在线软件绘制蛋白互作网络,Cytoscape软件筛选网络中的核心基因。在UALCAN网站上验证基因表达量与淋巴结转移之间的关系。利用荧光实时定量PCR测定候选基因在细胞系中mRNA的表达量。结果：一共筛选出1 197个仅在LM组发生突变的基因,它们主要富集在黏着连接、细胞黏附分子（cell adhesion molecules,CAMs）通路。CAMs通路的核心基因ITGB1与VCAN的表达量与淋巴结转移相关。与正常甲状腺细胞系相比,VCAN基因在PTC细胞系TPC-1和B-CPAP中mRNA的表达量较高,尤其是B-CPAP细胞系。结论：CAMs通路可能是PTC淋巴结转移相关机制之一,其中VCAN基因可能是潜在的分子标志物。     

基于数据挖掘分析人组织激肽释放酶家族在结直肠癌中的表达和预后研究

目的 探讨人组织激肽释放酶家族(KLK)在结直肠癌中的表达及其对预后的影响.方法 挖掘ON-COMINE数据库,对各种类型恶性肿瘤中人KLK基因的表达进行分析.挖掘TCGA数据库,分析人KLK基因在结直肠癌组织和正常结直肠组织中的表达情况,进一步挖掘TCGA数据库以及GSE39582系列数据,分析人KLK基因表达与结直...