| 基于细胞周期相关基因的胶质瘤患者预后模型构建与验证 |
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| 引用本文： | 牛晓辰,李响,张学敏,王春红,成睿,王勇琦,桂子玮,吉宏明.基于细胞周期相关基因的胶质瘤患者预后模型构建与验证[J].国际神经病学神经外科学杂志,2023,50(4):15-24. |
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| 作者姓名： | 牛晓辰 李响 张学敏 王春红 成睿 王勇琦 桂子玮 吉宏明 |
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| 作者单位： | 1.山西医科大学，山西 太原 030012;2.武汉大学第二临床学院，湖北 武汉 430071;3.山西省人民医院神经外科，山西 太原 030012 |
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| 基金项目： | 山西省2021年研究生创新项目（2021Y397）；山西省2021年大学生创新创业训练计划项目（20210232，20210211）；山西省人民医院2019年省级专项配套经费科研项目（sj20019001）。 |
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| 摘 要： | 目的 探讨细胞周期相关基因在胶质瘤患者中的表达及预后价值。方法 利用CGGA数据库筛选与胶质瘤患者预后相关的细胞周期基因，并基于CGGA与TCGA中胶质瘤患者的临床数据，通过LASSO回归分析，构建预测患者生存情况的预后模型。根据计算公式，区分高低风险组患者，组间进行GSEA富集分析与ssGSEA免疫微环境分析。结果 筛选到10个与患者预后密切相关的细胞周期基因，LASSO回归分析纳入4个基因细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂2C（CDKN2C）、姐妹染色单体分离的PTTG1调控因子（PTTG1）、细胞周期蛋白依赖性激酶2（CDK2）、WEE1 G2检查点激酶（WEE1）]构建预后模型，计算公式为：风险值（risk socre）=（0.008）×CDKN2C表达量+（0.022）×PTTG1表达量+（0.031）×CDK2表达量+（0.127）×WEE1表达量。生存分析显示，高风险组患者生存率低于低风险组，ROC曲线表明，模型在CGGA与TCGA队列中，均具有较好的预测能力。GSEA富集分析显示，高风险组富集到多个细胞周期进程相关的信号通路，提示可能参与胶质瘤的恶性进程。免疫微环境分析表明，高风险组患者的免疫细胞浸润与免疫反应激活程度均高于低风险组。结论 基于细胞周期相关基因的预后模型可较好地应用于胶质瘤患者的预后预测，纳入的关键基因可能是胶质瘤治疗的可靠靶点。 国际神经病学神经外科学杂志, 2023, 50(4): 15-24]
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| 关 键 词： | 胶质瘤 细胞周期 预后模型 生物信息学 |
| 收稿时间： | 2022/1/7 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/2/3 0:00:00 |
Development and validation of a prognostic model for patients with glioma based on cell cycle-related genes |
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| NIU Xiaochen,LI Xiang,ZHANG Xuemin,WANG Chunhong,CHENG Rui,WANG Yongqi,GUI Ziwei,JI Hongming.Development and validation of a prognostic model for patients with glioma based on cell cycle-related genes[J].Journal of International Neurology and Neurosurgery,2023,50(4):15-24. |
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| Authors: | NIU Xiaochen LI Xiang ZHANG Xuemin WANG Chunhong CHENG Rui WANG Yongqi GUI Ziwei JI Hongming |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | glioma cell cycle prognostic model bioinformatics |
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