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...