基于TCGA数据库分析结直肠癌中LOC676462表达及临床意义

目的探讨结直肠癌中lncRNA LOC676462表达及其与临床病理特征、预后的相关性。方法在癌症基因图谱(TCGA)数据库网站中下载结直肠癌RNA转录组数据及临床数据,进行LOC676462表达差异分析及生存分析。采用TIMER 2.0对LOC676462进行泛癌表达水平分析。收集首都医科大学附属北京友谊医院经手术治疗的100例结直肠癌肿瘤组织及癌旁组织标本,采用实时荧光定量PCR(qPCR)检测LOC676462表达量,分析LOC676462表达与结直肠癌者临床病理特征的关系。受试者特征工作曲线(ROC)分析LOC676462表达诊断结直肠癌的效能。Kaplan-meier法绘制总生存(OS)曲线。采用多因素Cox风险比例回归模型分析影响结直肠癌OS的因素。结果生物信息学分析结果显示,LOC676462在结直肠癌组织中高表达。100例结直肠癌组织中LOC676462表达量为3.421±2.250,高于癌旁组织的1±0.694,差异有统计学意义(P<0.05)。LOC676462表达与TNM分期、浸润深度及淋巴结转移有关(P<0.05)。ROC曲线分析表明,LOC676462表达诊断结直肠癌的曲线下面积为0.918(95%CI:0.882~0.955)。Kaplan-Meier结果显示,LOC676462高表达患者的5年总生存率为38%,低表达患者5年总生存率为65.9%,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Cox风险比例回归模型分析结果显示,TNM分期、浸润深度、肿瘤分化程度以及LOC676462表达是影响结直肠癌OS的独立因素(P<0.05)。结论长链非编码RNA LOC676462可作为促癌基因参与在结直肠癌的发生与发展,并且其可能是结直肠癌潜在的生物标志物,可作为预测结直肠癌患者生存预后的指标。

基于TCGA数据库分析线粒体相关基因同膀胱癌预后关系

目的构建基于线粒体相关基因同膀胱癌预后模型,并且分析回归模型同膀胱癌预后的关系.方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载膀胱癌转录组数据及临床信息,利用R软件进行数据处理分析.首先对膀胱癌患者的癌与癌旁组织中线粒体相关基因进行差异表达分析;然后,对线粒体相关差异表达基因进行GO富集分析、KEGG信号通路富集分析;进一步使用survival包中coxph函数进行COX模型构建,根据风险评分的中位数将患者分为高低风险组,进行Kaplan-Meier(K-M)生存分析,使用survival包分析有关基因与膀胱癌预后的关系;最后使用GSE48075数据对模型进行验证.结果在88个差异表达的线粒体相关基因中,筛选后得到26个差异表达基因与预后相关,进一步剔除了相关性高的基因,获得13个膀胱癌独立预后基因,基于这13个差异表达基因建立了COX回归模型,并按照风险评分把膀胱癌患者分为高低风险组,发现高风险组生存时间显著低于低风险组.最后将该模型应用于验证集数据(GSE48075),发现该模型能较好预测膀胱癌预后.结论基于TCGA数据库分析,筛选出了与膀胱癌预后相关的基因,成功构建了基于13个线粒体差异基因表达水平的膀胱癌预后模型,通过验证分析发现,该模型能够准确地预测膀胱癌患者的预后.因此,该模型可为膀胱癌患者预后提供参考.

子宫内膜癌TCGA分子分型与患者FIGO分级和分期关系的meta分析

目的评估子宫内膜癌TCGA分子分型与患者FIGO分级和临床分期的关系。方法计算机检索PubMed、Web of Science、Embase、中国知网、万方数据库关于子宫内膜癌TCGA分子分型的临床研究,检索时限为建库至2021年12月,根据纳入和排除标准筛选文献,进行资料提取。采用RevMan 5.3和SPSS 21.0软件对纳入文献进行meta分析。结果共纳入10篇相关文献,其中英文文献6篇,中文文献4篇。共有3813例子宫内膜癌患者,其中POLE突变型213例(5.6%),MSI-H型1103例(28.9%),CN-L型1954例(51.2%),CN-H型543例(14.2%)。10篇文献均分析了TCGA分子分型与FIGO分级的关系,8篇文献分析了与临床分期、肌层浸润深度、淋巴结转移的关系,9篇文献分析了与组织学分型及LVSI的关系,2篇文献分析了与腹腔冲洗液细胞学的关系。FIGO G3级与G1~2级相比较,POLE突变型OR=1.46(95%CI 1.06~2.03);MSI-H型OR=1.42(95%CI 1.16~1.74);CN-L型OR=0.20(95%CI 0.14~0.29);CN-H型OR=9.62(95%CI 4.61~16.67)。FIGOⅡ~Ⅳ期与FIGOⅠ期相比较,POLE突变型OR=0.44(95%CI 0.27~0.72);MSI-H型OR=1.12(95%CI 0.92~1.37);CN-L型OR=0.51(95%CI 0.36~0.74);CN-H型OR=2.81(95%CI 2.23~3.53)。结论FIGO G3级及Ⅰ期子宫内膜癌患者更容易发生POLE突变,FIGO G3级及Ⅱ~Ⅳ期患者更容易发生高拷贝数变异,临床病理特征需结合分子分型指导患者预后及治疗。

基于TCGA数据库肺腺癌衰老相关基因预后模型的建立与验证

目的探究肺腺癌(LUAD)差异表达的衰老相关基因(ARGs),并构建LUAD衰老相关基因的预后模型。方法LUAD的RNA高通量转录组数据下载于癌症基因组图谱(TCGA)数据库,AgingAtlas数据库获取ARGs,并基于LUAD中衰老相关差异表达基因构建LUAD预后模型并验证,进一步构建列线图及校准曲线探究模型在临床中的应用价值。结果通过韦恩图去交集共获得80个衰老相关差异表达基因。通过单因素、多因素Cox回归分析筛选得到7个具有独立预后意义的差异表达ARGs,对筛选出的7个基因进行LASSO回归分析并构建LUAD预后模型。构建Kaplan-Meier生存曲线显示,与低风险组相比,高风险组与较差的OS显著相关,差异具有统计学意义(P<0.05)。1、3和5年受试者操作特性(ROC)曲线下面积(AUC)分别为0.706、0.725、0.642,提示风险模型有较高的灵敏度和特异度。单因素及多因素Cox回归显示,风险评分为LUAD独立预后因素。进一步基于风险评分构建列线图及校准曲线,校准曲线列线图全局的一致性为0.729,说明该模型预测结果与实际情况有较高的准确度。结论基于差异表达的ARGs构建的风险模型可作为LUAD的一种预后特征,为LUAD患者个体化治疗提供参考。

基于TCGA数据库分析lncRNA SNHG25在前列腺癌中的表达及其意义

目的分析长链非编码RNA(lncRNA)SNHG25在前列腺癌中的表达及其意义,挖掘前列腺癌诊断和预后的生物标志物和潜在的治疗靶点。方法基于TCGA数据库对目标基因SNHG25进行差异分析、生存分析和临床相关性分析;在UALCAN数据库中分析SNHG25在前列腺癌中的表达与临床及病理特征的关系;对SNHG25进行lncRNA-miRNA-mRNA相关性分析,在前列腺癌中构建相关ceRNA调控网络;将前列腺癌样本分为SNHG25的高低表达两组,筛选出与SNHG25相关的差异基因后进行富集分析。结果SNHG25在前列腺癌样本中的表达相较于正常前列腺样本中的表达明显上调(P<0.001),SNHG25低表达组患者的无进展生存期明显长于高表达组患者(P<0.001);在前列腺癌患者SNHG25高、低表达两组之间,年龄、T分期、N分期均无明显差异,SNHG25的表达水平与前列腺癌患者的Gleason评分无明显相关性(P>0.05)。对SNHG25进行lncRNA-miRNA-mRNA相关性分析构建出SNHG25/miR-330-3p/DLX1、RPL22L1调控网络。结论SNHG25在前列腺癌组织中高表达,与前列腺癌患者的不良预后相关;SNHG25的表达水平与前列腺癌患者年龄、T分期、N分期和Gleason评分无明显相关性;SNHG25/miR-330-3p/DLX1、RPL22L1调控网络在前列腺癌的发生发展中可能发挥重要作用,SNHG25可能成为前列腺癌诊断和预后的生物标志物和潜在的治疗靶点。

基于TCGA数据挖掘及网络药理学探讨卤泛群治疗胶质母细胞瘤的潜在机制

目的运用癌症基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)基因组学数据挖掘潜在治疗胶质母细胞瘤的药物卤泛群(halofantrine),通过网络药理学方法探讨卤泛群防治胶质母细胞瘤的作用机制,并结合细胞实验对卤泛群防治胶质母细胞瘤的机制进行验证。方法通过癌症临床公开数据库TCGA挖掘胶质母细胞瘤发生发展的关键基因,利用CMAP数据库寻找潜在治疗胶质母细胞瘤的药物,借助STITCH、Drug bank、Binding DB、BATMAN-TCM、TargetNet、SwissTarget、PubChem检索药物靶点信息,利用Drug bank、DisGeNET、GeneCards,TDD筛选胶质母细胞瘤靶点。通过Cytoscape构建“药物-活性成分-靶点”可视化网络图,通过进行GO、KEGG和分子对接分析,预测其作用机制。利用CCK-8及qPCR等方法验证卤泛群对胶质母细胞瘤细胞及治疗靶点的作用。结果筛选出潜在治疗胶质母细胞瘤的药物卤泛群,卤泛群有150个作用靶点,胶质母细胞瘤治疗靶点有173个,和药物交集靶点有12个,获得3个核心靶点:EGFR、MAPK14、IGF1R。分子对接结果显示,卤泛群与核心靶点结合的潜能和活性良好。CCK-8和qPCR实验结果表明卤泛群可通过EGFR、MAPK14、IGF1R靶点抑制胶质母细胞瘤细胞增殖。结论卤泛群通过EGFR、MAPK14、IGF1R靶点发挥治疗胶质母细胞瘤的作用。

基于TCGA研究左右半结肠癌基因表达差异及苦参-大血藤-半枝莲作用机制

【目的】探讨左半结肠癌与右半结肠癌的基因表达差异及大肠癌核心药对苦参-大血藤-半枝莲作用于左右半结肠癌的机制差异。【方法】下载134例左半结肠癌及194例右半结肠癌患者癌症基因组图谱(TCGA)的转录组数据,应用R软件实现2组差异基因分析及京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析;通过BATMAN-TCM数据库获取苦参-大血藤-半枝莲药对的活性成分及靶点,基于左右半结肠癌差异基因,分别进行药对-左/右半结肠癌KEGG富集分析、蛋白质互作(PPI)网络构建,比较药对治疗左、右半结肠癌富集的生物信号通路差异及关键靶点差异。【结果】左半结肠癌与右半结肠癌相对于正常癌旁组织共同的差异表达基因共6051个,左半结肠癌特异性的差异表达基因共1958个,右半结肠癌特异性的差异表达基因共1739个;左半结肠癌特异性KEGG富集通路14条,右半结肠癌特异性KEGG富集通路23条。苦参-大血藤-半枝莲药对活性化合物共85个,对应的靶点合计469个,药对-左半结肠癌靶点富集于10条KEGG信号通路,关键靶点为DRD2、CACNA1C、HTR3A、COMT、TH,药对-右半结肠癌靶点富集于1条KEGG信号通路,核心靶点为HTR3A、DRD2、TH、AGT、GRIN2B。【结论】左半结肠癌与右半结肠癌存在基因表达差异:左半结肠癌与免疫功能异常、AMPK信号通路异常等机制有关,右半结肠癌与中性粒细胞外陷阱形成、酒精中毒、Hippo信号通路异常等机制有关。除调控细胞周期及必需氨基酸代谢等机制外,苦参-大血藤-半枝莲药对对调节左半结肠癌肠道内分泌功能、抑制右半结肠癌炎症反应具有特异性作用,亦可能对结肠癌患者具有情绪调控作用。

基于TCGA数据库分析m6A调节因子甲基化修饰对肺腺癌预后的影响

目的通过生物信息学分析探究m6A甲基化调节因子在肺腺癌中的表达及预后。方法通过TCGA数据库下载516例肺腺癌患者的转录组数据及其临床数据,使用R软件分析比较肺腺癌组织和癌旁组织中20个m6A甲基化调节因子的表达差异,并通过单变量Cox回归分析进行生存分析。通过Consensus Cluster Plus R非监督类的方法进行m6A聚类生存分析。结果16个m6A甲基化调节因子在肺腺癌中差异表达,其中有5个m6A甲基化调节因子(IGF2BP1、IGF2BP3、HNRNPC、RBMX、YTHDC2)与肿瘤分期、7个m6A甲基化调节因子(IGF2BP1、IGF2BP3、HNRNPC、RBMX、METTL3、YTHDF2、METTL14)与T期和2个m6A甲基化调节因子(IGF2BP3、YTHDC2)与N期显著相关。Cox回归分析结果表明6个m6A甲基化调节因子(IGF2BP1、IGF2BP2、IGF2BP3、HNRNPA2B1、HNRNPC、RBM15)是影响肺腺癌患者预后的独立危险因素。结论m6A甲基化调节因子与肺腺癌进展有关,6个m6A甲基化调节因子可以作为预测肺腺癌患者预后的潜在生物标志物。

基于TCGA数据库分析MEAK7在非小细胞肺癌中的表达和临床意义

目的探讨MEAK7(MTOR相关蛋白Eak-7同源蛋白)在非小细胞肺癌(NSCLC)中的表达水平与预后的关系,并筛选其靶向结合蛋白及相关基因。方法分析来自TCGA数据库中1,149例NSCLC患者的MEAK7表达数据和临床资料。采用单因素和多因素Cox回归模型评估MEAK7表达水平与临床特征在总生存(OS)和疾病特异生存(DSS)中的影响。同时进行MEAK7的靶向基因和相关基因筛选。结果MEAK7高表达组患者OS和DSS均显著低于低表达组(均P<0.05)。多因素分析显示,MEAK7高表达是NSCLC独立的不良预后因子(OS HR=1.234,P=0.042;DSS HR=1.292,P=0.031)。此外筛选出了一系列MEAK7的靶向结合蛋白和相关基因。结论MEAK7可能是一个新的NSCLC预后标志物。其高表达预示NSCLC患者较差的预后。

基于TCGA、GEO数据库联合挖掘结肠癌诊断和预后生物标志物

目的:应用GEO和TCGA数据库中的结肠癌基因表达数据,通过生物信息学手段挖掘影响结肠癌诊断和预后的关键基因,以期找到结肠癌早期诊断及预后相关的生物标志物,为结肠癌的临床诊断及结肠癌药物研发提供分子基础.方法:检索GEO基因表达数据库,下载符合条件的结肠癌患者基因芯片数据集,同时下载TCGA中结肠癌的转录组测序数据.应用R语言及相应的R包进行数据处理及统计学分析.首先通过R语言将下载的GEO基因芯片数据集和TCGA转录组数据集整理为基因表达矩阵,应用“limma”包进行基因表达差异分析,找出每个数据集的差异表达基因;再利用RRA包对这些差异表达基因进行优先级排序,找出在这些数据集中共同上调和共同下调的基因以及根据其变化倍数进行的优先级排序表.同时对这些共同上调和下调基因进行GO和KEGG信号通路富集分析,根据TCGA中的病人临床信息对上调和下调中排名前20的基因进行生存相关分析及蛋白质-蛋白质相互作用分析.结果:从TCGA结肠癌数据集、GSE44861数据集、GSE33113数据集、GSE39582数据集中分别筛选出差异基因4002,349,8917,1697个,接着使用RRA算法得到85个共同显著性上调基因和141个共同显著性下调基因,这些共同上调基因和共同下调基因参与多种信号通路,在肿瘤中的变化倍数高达1000倍,其中有多种下调基因参与金属离子的代谢.还发现GUCA2A,CA4,GCG,CXCL1,CXCL8,CLCA1六个基因的表达水平与生存时间之间存在显著性正相关性.结论:CLCA1,GUCA2A,GCG,CXCL1和CXCL8与结肠癌的发展和预后可能相关.

基于GEO和TCGA数据库分析胃癌发生发展关键靶点的研究

目的阐明胃癌(gastric cancer,GC)组织与癌旁组织之间的基因表达差异,并评估其预后价值。方法从基因表达综合(gene expression omnibus,GEO)数据库中选取3个GC微阵列数据集(GSE79973、GSE54129和GSE19826),limma包分析GC和癌旁组织间基因表达差异;使用ClusterProfiler包对筛选出的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)进行了基因本体论(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)途径富集分析。使用STRING数据库检索DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)信息,构建PPI网络,利用Cytoscape的cytohubba插件识别网络中的重要基因模块或枢纽基因。结果GSE79973、GSE54129和GSE19826数据集分别鉴定出886、2369和759个DEGs;上调的DEGs主要与细胞外基质、内质网和基底膜结构相关,且富集于PI3K-AKT号通路;下调的DEGs主要定位于细胞顶端、质膜和细胞皮层部分,且参与胃酸分泌,视黄醇代谢和药物代谢细胞色素P450途径。鉴定出关键节点分子如COL1A1、COL1A2、COL3A1、COL5A1和COL6A3等。这些关键分子在配对和非配对GC组织中均上调,差异有统计学意义(P<0.001),且其高表达与较差的总生存率(overall survival,OS)相关,差异有统计学意义(P<0.001),反之亦然。其中,COL1A1和COL3A1显示出很强的诊断能力。结论本研究揭示了GC组织与癌旁组织之间的关键差异基因表达,初步确定了这些基因作为预后生物标志物和治疗靶点的潜力。

基于TCGA和GEO数据库分析MAFG在肝癌中的表达及临床意义

目的通过对TCGA和GEO数据库中肝细胞肝癌(hepatocellular carcinoma,HCC)的数据挖掘,探讨V-maf鸟类肌筋膜纤维肉瘤癌基因同源物G(V-maf avian musculoaoneurotic fibroscarcoma oncogene homolog G,MAFG)基因在HCC中的表达及临床意义。方法通过TCGA和GEO数据库分析MAFG在HCC组织及癌旁组织的表达差异,通过HPA数据库分析MAFG表达水平与患者预后的关系。采用实时定量聚合酶链反应(real-time quantitative polymerase chain reaction,RT-qPCR)法检测HCC组织中MAFG的表达水平。利用TCGA R软件,对交集差异基因进行基因本体论(gene ontology,GO)功能注释和京都基因与基因百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路富集分析。结果TCGA和GEO数据集分析均发现MAFG在HCC组织中呈显著高表达(P<0.05)。RT-qPCR验证结果显示,与癌旁组织相比,MAFG在HCC组织中表达显著增高(P<0.05)。MAFG高表达组HCC患者5年内的生存率要低于MAFG低表达的患者。MAFG可能通过细胞分化、细胞迁移、炎性反应等生物学过程以及代谢通路、P53信号通路等信号通路进一步影响HCC发生、发展及预后。结论MAFG在HCC组织中呈高表达,其高表达预示HCC患者预后不佳,可为日后HCC的诊断和治疗提供新思路。

基于TCGA数据集分析LINC00900在甲状腺乳头状癌中的表达及临床意义

目的研究甲状腺乳头状癌(PTC)中长链非编码RNA00900(LINC00900)的表达与患者临床病理特征及预后的关系。方法利用美国癌症基因组图谱(TCGA)数据库收集PTC数据资料,下载基因表达谱资料和PTC临床病例信息资料。比较PTC癌组织和癌旁甲状腺组织中LINC00900的表达。分析LINC00900表达与患者临床病理特征的关系。绘制Kaplan-Meier生存曲线分析LINC00900表达与PTC患者生存时间的关系。通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)预测与LINC00900相关的蛋白编码基因(PCGs),利用注释、可视化和集成发现数据库(DAVID)在线注释工具对筛选出的PCGs进行基因本体论(GO)和京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路分析。结果LINC00900在PTC癌组织的表达水平显著高于癌旁正常甲状腺组织(P<0.001)。不同年龄、病理T分期、组织学类型PTC患者的LINC00900表达水平比较,差异均有统计学意义(P<0.05);≥55岁PTC患者LINC00900表达水平明显低于<55岁组(P<0.01);T3~T4期PTC患者的LINC00900表达水平明显低于T1~T2期(P<0.01);高细胞亚型PTC患者LINC00900表达水平低于经典型、滤泡型和其他型(P<0.01)。Kaplan-Meier生存曲线结果显示,LINC00900高表达组PTC患者的生存率明显高于低表达组(Log-rankχ^(2)=6.691,P<0.05)。功能富集分析结果显示,LINC00900可能通过核小体装配、mRNA的剪接、组蛋白H3甲基化的修饰、染色体绑定、组蛋白乙酰转移酶调节因子活性调节、鞘氨醇-1-磷酸磷酸酶活性调节、黏蛋白型O-聚糖生物合成等通路影响PTC的进展及预后。结论在PTC中,LINC00900高表达是一种预后保护因素,可作为辅助判断PTC预后的有效生物标志物之一。

利用TCGA和GEPIA2公共数据库分析ACSM3与卵巢癌预后的关系

目的 研究肿瘤基因图谱(TCGA)数据库中酰基辅酶A合成酶中链家族成员3(ACSM3)在357例卵巢癌患者中的表达量及其与患者生存状况的关系。方法 对TCGA数据库中357例卵巢癌患者的ACSM3表达量及其与生存情况的关系进行分析,寻找其共表达基因并进行基因本体(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。结果 多因素Cox回归分析进一步表明,ACSM3是卵巢癌患者预后的影响因素,其共表达基因富集分析结果与炎症应答和肿瘤中基因异常转录相关。结论 ACSM3的表达对卵巢癌患者的预后具有重要的意义,高表达预后较好。ACSM3可以成为指导临床医师评估卵巢癌患者预后的重要指标。

基于TCGA与GTEx数据库分析AEBP1基因在不同分型胶质瘤中的表达及对预后的影响

目的探讨AEBP1基因及其剪接异构体在不同分型胶质瘤中的表达,分析AEBP1基因对不同分型胶质瘤患者预后的影响。方法利用GEPIA2可视化网络分析工具,对TCGA数据库中胶质母细胞瘤(GBM)(经典型、间充质型、神经元型、原神经元型)与低级别胶质瘤(LGG)(星型细胞瘤、少突星型细胞瘤、少突胶质细胞瘤)组织,与TCGA和GTEx数据库中人体正常组织样本采用单因素方差分析法比较AEBP1基因表达水平。绘制小提琴图分析AEBP1基因剪接异构体在胶质瘤中的分布趋势。绘制Kaplan-Meier生存曲线并采用Logrank检验分析GBM与LGG肿瘤组织中AEBP1基因表达水平对胶质瘤患者预后的影响。结果GBM总体及4种分型GBM的肿瘤组织中AEBP1的表达均高于正常对照组织(P<0.05)。LGG中星型细胞瘤与少突星型细胞瘤肿瘤组织中AEBP1的表达高于正常对照组织(P<0.05)。GBM与LGG中有9种AEBP1基因剪接异构体表达且GBM中表达水平均较高。GBM患者总体与原神经元型GBM患者的AEBP1低表达组整体生存期(OS)优于高表达组(P<0.05)。LGG患者总体与星型胶质细胞瘤患者AEBP1低表达组OS与无进展生存期均优于高表达组(P<0.05)。结论AEBP1在GBM与LGG的发病与发展中具有重要临床价值,可作为评估原神经元型GBM与星型胶质细胞瘤患者预后的标志物,并可能成为靶向治疗的候选基因。

基于TCGA数据库挖掘肺腺癌预后相关的甲基化位点和基因

目的 ：通过对TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据库的数据挖掘,扫描全基因组范围内的肺腺癌预后相关的甲基化位点。方法：采用2016年4月从TCGA网站下载的肺腺癌预后数据及基于Illumina Methylation 450芯片的全基因组甲基化数据,经过数据连接,纳入同时有临床预后信息和甲基化数据的肺腺癌患者232例。采用Cox比例风险模型分析各位点甲基化水平对肺腺癌总生存率的影响,并评估其与对应基因m RNA表达的相关性,进一步评估m RNA表达对肺腺癌预后的影响。结果：纳入的232例肺腺癌患者的平均年龄为（64.823±9.300）岁,平均生存时间为（20.217±17.067）个月。本研究发现肺腺癌预后相关最显著的甲基化位点为位于基因EHBP1区域的cg03955927（P=1.98×10-7）,对应的HR值及95%可信区间为0.605（0.501-0.731）。筛选的肺腺癌预后关联性最强的前20个甲基化位点中,17个位点的高甲基化水平为肺腺癌预后的保护因素,其他3个为危险因素。5个甲基化位点的甲基化水平与对应基因的m RNA表达相关,其中cg12013757对应的KRI1基因的m RNA表达与肺腺癌的预后有关（HR：1.316,95%CI：1.109-1.561,P=0.001 6）。结论 ：本研究通过对TCGA数据库的挖掘,初步发现KRI1基因的甲基化位点的甲基化水平对肺腺癌的预后有影响,可以作为为肺癌预后的生物标志物进一步研究。

基于TCGA数据库分析乳腺癌组织RBP7 mRNA表达与肿瘤免疫细胞浸润及预后的相关性

目的通过生物信息学的方法探讨视黄醇结合蛋白7(retinol binding protein 7,RBP7)在乳腺癌中的作用。方法使用R语言基于癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库和人类蛋白质图谱(the human protein atlas,HPA)数据库探索基因RBP7在乳腺癌组织中的差异表达。通过Kaplan-Meier生存分析和受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,评估RBP7与乳腺癌临床数据的关系。基于TCGA数据库分析RBP7高低表达分组与不同肿瘤浸润免疫细胞(tumor-infiltrating immune cells,TIICs)的相关性。基因组富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)评估RBP7在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势。结果与癌旁组织相比,乳腺癌中RBP7 mRNA表达水平下调,该分子表达在细胞核中。ROC曲线分析显示RBP7诊断乳腺癌的曲线下面积(area under curve,AUC)是0.943(95%CI:0.926~0.960),RBP7的最佳截断值是6.29,敏感度和特异度分别为82.32%,93.69%。Kaplan-Meier生存分析显示RBP7低表达与乳腺癌患者的总生存率相关(HR=0.68,95%CI:0.49~0.93,P=0.017),RBP7是乳腺癌发生的独立危险因素。Spearman相关性揭示RBP7与乳腺癌中pDC细胞和NK细胞呈正相关(r=0.290,0.253,均P<0.05),与Th2细胞呈负相关(r=-0.217,P<0.05)。GSEA表明RBP7富集在脂肪生成、核糖体、肽配体结合受体、钙信号途径等通路中(均P<0.001)。结论RBP7影响乳腺癌的发生发展,可能成为乳腺癌潜在生物标志物和治疗靶点。

基于TCGA数据库筛选和鉴定肺腺癌免疫治疗临床获益关键基因

目的基于全基因组测序分析,探索影响肺腺癌免疫疗效预测的关键基因及其可能的机制。方法选取癌症基因组图谱中肺腺癌数据集(MSKCC,Science 2015)为研究对象,根据免疫治疗疗效持续时间分为两组:持久临床获益组(durable clinical benefit,DCB)和非持久临床获益组(non-durable clinical benefit,Non-DCB)。分析两组之间基因突变谱的差异,进而探索影响肺腺癌免疫治疗的关键分子及潜在生物学功能。结果基因突变谱在DCB组和Non-DCB组之间存在差异;进一步对DCB组基因突变谱研究,这些基因主要参与了Ca2+通道、Rap1、PI3K-Akt等相关信号通路;蛋白互作网络分析中,筛选出6个节点度最高的核心基因KRAS、PPP2CB、CDC20、DYNCLI2、BRCA1、AKAP9,其中CDC20、BRCA1等基因与肺腺癌患者预后相关。结论DCB组涉及的关键核心基因有可能指导肺腺癌的免疫特征分型,对于更加精准的免疫治疗具有重要意义。CDC20和BRCA1有可能成为肺腺癌免疫治疗中潜在的治疗靶点。

利用TCGA公共数据库挖掘乳腺癌预后相关长链非编码RNA生物标志物

目的通过数据挖掘的方式分析美籍非裔乳腺导管癌/小叶癌女性患者的乳腺癌及癌旁组织中差异表达的长链非编码RNA(lncRNA),筛选出与乳腺癌生存期相关的lncRNA,并探讨其潜在的生物学意义。方法利用TCGA数据库获取美籍非裔女性150例乳腺导管癌/小叶癌的癌组织和5例正常组织的转录组数据,采用Perl和R软件对数据进行提取、整理和分析,通过对差异表达的lncRNA进行单因素Cox回归分析,再将筛选得到的有显著性差异的基因进行多因素Cox比例风险回归模型分析,得到可将乳腺癌患者区分为高、低风险组的基因组合。采用lnCAR在线生存分析的方式验证筛选得到的基因。利用Pearson相关系数法筛选这些lncRNA的共表达基因,并将筛选得到的基因映射到metascape网站进行功能富集分析,探寻其潜在的调控网络。结果通过生物信息学分析筛选出在乳腺癌组织和正常组织中的表达差异具有显著性意义的差异表达lncRNA:lnc00640、PCAT6、HAGLROS和lnc00506。根据这4个lncRNA的表达模式将患者分为高、低风险组,其生存时间存在显著性差异(P<0.01)。这4个因素构建的模型,其一致性指数(C-index)为0.77(95%置信区间:0.67~0.87);其受试者工作特征曲线下面积为0.82,模型具有较好的准确性。结论lnc00640、PCAT6、HAGLROS、lnc00506这4个lncRNA的表达可能对乳腺癌患者预后起重要作用,值得在大量临床样本中进行验证和后续的机制探讨。利用数据挖掘的方式筛选乳腺癌相关lncRNA是一种高效而经济的研究方式。

基于TCGA数据库的胶质母细胞瘤LncRNA风险预测模型的建立

目的利用TCGA数据库建立胶质母细胞瘤患者预后的LncRNA风险评分模型。方法下载TCGA数据库中胶质母细胞瘤及正常神经组织的基因表达谱数据、临床相关数据,筛选差异表达LncRNA,采用单因素和多因素Cox风险回归模型筛选和建立LncRNA预后模型。结果从TCGA数据库中得到169份胶质母细胞瘤组织和5份正常神经组织的基因表达谱,使用R语言edgeR包进行差异基因分析(logFC≥2或≤-2,FDR<0.05)得到差异基因7 978个,其中差异LncRNA 1 643个。单因素Cox分析及多因素Cox回归分析得到基于4个LncRNA的多因素预后风险模型:风险评分=0.59×NDUFB2-AS1-0.41×ZEB1-AS1+0.31×AL139385.1+0.21×AGAP2-AS1。模型的ROC曲线下面积AUC=0.864。患者风险评分结果提示高评分患者预后较低评分患者差。结论 NDUFB2-AS1、ZEB1-AS1、AL139385.1和AGAP2-AS1的风险预测模型可有效预测胶质母细胞瘤患者的预后,有望用于指导临床治疗。