目的:建立基于自噬和铁死亡相关基因的预后模型,并基于肾透明细胞癌(ccrCC)的自噬基因(autophagy related genes,ARGs)和铁死亡基因(ferroptosis related genes,FRGs)模型评估预后。方法:通过癌症基因组图谱(TCGA)数据库中的ccRCC数据...目的:建立基于自噬和铁死亡相关基因的预后模型,并基于肾透明细胞癌(ccrCC)的自噬基因(autophagy related genes,ARGs)和铁死亡基因(ferroptosis related genes,FRGs)模型评估预后。方法:通过癌症基因组图谱(TCGA)数据库中的ccRCC数据集识别与风险相关的ARGs和FRGs,进行功能富集和肿瘤分型分析,通过单变量和多变量Cox回归建立537例患者的预后风险模型。多指标ROC用于评估模型的准确性。最后使用GSE29609数据集验证。结果:共发现37个差异表达的基因。单变量和多变量Cox回归确定了8个与OS相关的风险相关基因:CASP4、PRKCQ、BNIP3、BAG1、BIRC5、CHAC1、ATG16L2、EIF4EBP1。Kaplan-Meier生存分析显示,高危组患者生存率较低,多指标ROC曲线下面积>0.75,说明模型预测准确率较高。然后基于CIBERSORT算法进行免疫细胞浸润评估。结论:基于8个ARGs和FRGs的肾透明细胞癌相关基因预后模型具有一定的准确性,可更准确地指导临床治疗。展开更多
目的通过数据挖掘剖析锚蛋白重复结构域蛋白26(Ankyrin repeat domain-containing protein 26,ANKRD26)在肝细胞癌组织中表达情况,分析其表达差异与患者生存预后之间的关系;同时探索与其有相互作用的蛋白及化学物质。方法从TCGA数据库下...目的通过数据挖掘剖析锚蛋白重复结构域蛋白26(Ankyrin repeat domain-containing protein 26,ANKRD26)在肝细胞癌组织中表达情况,分析其表达差异与患者生存预后之间的关系;同时探索与其有相互作用的蛋白及化学物质。方法从TCGA数据库下载33种肿瘤的转录组数据和肝癌的临床资料。利用Perl语言整理数据和提取ANKRD26 mRNA在33种肿瘤的表达量;利用比例风险回归模型(Cox模型)进行单因素与多因素分析,并结合临床指标N值计算风险分数,且依据风险分数中值将肝癌病例分为低风险组与高风险组作生存曲线和ROC曲线;利用HumanProteinAtlas(HPA)数据库分析ANKRD26蛋白在肝细胞癌组织中的表达情况;同时,使用蛋白互作网络数据库(String数据库)构建与ANKRD26蛋白相互作用的蛋白网络;CTD数据库分析与ANKRD26相互作用的化学物质。结果ANKRD26在肝癌等多种肿瘤中均有表达,与正常组织相比较,ANKRD26在肝癌组织中呈高表达(P<0.05);单因素与多因素独立预后分析均表明ANKRD26是独立的预后因子;根据Cox模型构建的风险公式,生存分析显示高风险组与低风险组的生存时间差异有统计学意义(P<0.05);ROC曲线显示1、3、5年的AUC值分别为0.732、0.736、0.727;与ANKRD26相互作用的蛋白有UBAP1、MASTL、GAS7、ETV6、SRP72、SBDS、SMC等,可能参与人体造血、蛋白降解及信号传导等细胞功能。免疫组织化学检测结果显示,ANKRD26蛋白主要定位于细胞质,且在肝细胞癌组织中的表达量高于正常肝组织中的表达。有明确文献支持的与ANKRD26有相互作用的化学物质共有26种,其中7种起到促进ANKRD26的表达,另19种化学物质抑制ANKRD26的表达。结论ANKRD26在肝细胞癌组织中呈高表达,ANKRD26是独立的预后因子,多种化学物质可能会影响其表达水平。展开更多
目的构建一个基于Notch通路相关基因的结肠腺癌预后模型并通过列线图绘制进行验证。方法下载TCGA结肠腺癌患者的mRNA表达量和临床病理资料。GSEA(gene set enrichment analysis)分析Notch信号通路相关基因集,筛选癌与癌旁组织中差异表...目的构建一个基于Notch通路相关基因的结肠腺癌预后模型并通过列线图绘制进行验证。方法下载TCGA结肠腺癌患者的mRNA表达量和临床病理资料。GSEA(gene set enrichment analysis)分析Notch信号通路相关基因集,筛选癌与癌旁组织中差异表达的基因。单因素与多因素Cox比例回归模型进行预后相关mRNAs的筛选,并构建基于mRNAs表达谱的预后模型和列线图,通过生存分析C-index、ROC曲线和校准曲线评估其预测价值。从GEO数据库中下载验证队列GSE29621,对预后模型预测患者预后的有效性进行验证。使用在线网站人类蛋白图谱(HPA)对预后模型内基因进行蛋白表达情况验证。结果从TCGA中下载444例结肠腺癌患者mRNA表达数据和临床病理资料,排除临床资料不全的患者信息,最终纳入385例患者的信息作为研究对象。从GSEA中3个Notch信号通路基因集中获取Notch相关基因,并与TCGA表达数据结合,得到Notch相关基因的表达量,最后进行Notch相关基因的差异基因的筛选。使用GSEA在结肠腺癌mRNAs表达谱中筛选出391个Notch信号通路相关差异表达基因(P<0.05)。利用单变量Cox回归分析筛选出14个结肠腺癌预后相关Notch通路基因,进一步多变量Cox回归分析构建出5种mRNAs(CDHR2,KRT8P12,NEURL1B,SELE,FSTL3)组成的预后模型。ROC曲线和生存分析显示,高Notch通路相关基因风险评分与较差的生存结果显著相关(AUC=0.748,P<0.05)。Notch通路相关的基因评分被证明是一个独立的预后因素。构建了具有临床病理特征和Notch通路相关基因评分的列线图,进一步预测结肠腺癌患者的预后,在C-index、ROC曲线和校准曲线上也表现良好(C-index=0.794,AUC=0.969)。结论构建的包含5个Notch信号通路相关基因的结肠腺癌预后模型具有良好的预后预测效果,有望作为评估结肠腺癌患者预后的指标。展开更多
文摘目的:建立基于自噬和铁死亡相关基因的预后模型,并基于肾透明细胞癌(ccrCC)的自噬基因(autophagy related genes,ARGs)和铁死亡基因(ferroptosis related genes,FRGs)模型评估预后。方法:通过癌症基因组图谱(TCGA)数据库中的ccRCC数据集识别与风险相关的ARGs和FRGs,进行功能富集和肿瘤分型分析,通过单变量和多变量Cox回归建立537例患者的预后风险模型。多指标ROC用于评估模型的准确性。最后使用GSE29609数据集验证。结果:共发现37个差异表达的基因。单变量和多变量Cox回归确定了8个与OS相关的风险相关基因:CASP4、PRKCQ、BNIP3、BAG1、BIRC5、CHAC1、ATG16L2、EIF4EBP1。Kaplan-Meier生存分析显示,高危组患者生存率较低,多指标ROC曲线下面积>0.75,说明模型预测准确率较高。然后基于CIBERSORT算法进行免疫细胞浸润评估。结论:基于8个ARGs和FRGs的肾透明细胞癌相关基因预后模型具有一定的准确性,可更准确地指导临床治疗。
文摘目的构建一个基于Notch通路相关基因的结肠腺癌预后模型并通过列线图绘制进行验证。方法下载TCGA结肠腺癌患者的mRNA表达量和临床病理资料。GSEA(gene set enrichment analysis)分析Notch信号通路相关基因集,筛选癌与癌旁组织中差异表达的基因。单因素与多因素Cox比例回归模型进行预后相关mRNAs的筛选,并构建基于mRNAs表达谱的预后模型和列线图,通过生存分析C-index、ROC曲线和校准曲线评估其预测价值。从GEO数据库中下载验证队列GSE29621,对预后模型预测患者预后的有效性进行验证。使用在线网站人类蛋白图谱(HPA)对预后模型内基因进行蛋白表达情况验证。结果从TCGA中下载444例结肠腺癌患者mRNA表达数据和临床病理资料,排除临床资料不全的患者信息,最终纳入385例患者的信息作为研究对象。从GSEA中3个Notch信号通路基因集中获取Notch相关基因,并与TCGA表达数据结合,得到Notch相关基因的表达量,最后进行Notch相关基因的差异基因的筛选。使用GSEA在结肠腺癌mRNAs表达谱中筛选出391个Notch信号通路相关差异表达基因(P<0.05)。利用单变量Cox回归分析筛选出14个结肠腺癌预后相关Notch通路基因,进一步多变量Cox回归分析构建出5种mRNAs(CDHR2,KRT8P12,NEURL1B,SELE,FSTL3)组成的预后模型。ROC曲线和生存分析显示,高Notch通路相关基因风险评分与较差的生存结果显著相关(AUC=0.748,P<0.05)。Notch通路相关的基因评分被证明是一个独立的预后因素。构建了具有临床病理特征和Notch通路相关基因评分的列线图,进一步预测结肠腺癌患者的预后,在C-index、ROC曲线和校准曲线上也表现良好(C-index=0.794,AUC=0.969)。结论构建的包含5个Notch信号通路相关基因的结肠腺癌预后模型具有良好的预后预测效果,有望作为评估结肠腺癌患者预后的指标。