基于TCGA数据库构建肝细胞癌程序性细胞死亡的列线图预后预测模型

目的 筛选与预后有关的程序性细胞死亡(programmed cell death,PCD)相关的长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)并以此构建肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)的预后风险评估列线图。方法 将从癌症基因组图谱中选择的HCC患者按1∶1随机抽样分为训练集和验证集。采用Pearson相关性分析筛选PCD相关lncRNAs，再用单因素Cox比例风险回归(简称“Cox回归”)模型分析筛选与训练集中的总生存时间有关的PCD相关lncRNAs，然后进一步采用多因素Cox回归模型分析影响HCC患者的预后风险因素，并建立判断HCC患者的风险评分函数模型。根据训练集中HCC患者的中位风险评分将各集中的HCC患者分为高风险和低风险，然后采用Kaplan-Meier法绘制总生存曲线并采用log-rank检验比较高风险和低风险HCC患者总生存情况的差异；同时采用时间相关受试者操作特征曲线下面积(area under receiver operating characteristic curve,AUC)评估风险评分函数模型预测...