目的利用GEO数据库(gene expression omnibus)中食管鳞癌患者的转录组数据和临床数据,构建基于缺氧相关长链非编码RNA(lncRNA)的食管鳞癌预后模型,并分析模型的预测效能,为食管鳞癌的个性化治疗提供依据。方法下载358例食管鳞癌患者的...目的利用GEO数据库(gene expression omnibus)中食管鳞癌患者的转录组数据和临床数据,构建基于缺氧相关长链非编码RNA(lncRNA)的食管鳞癌预后模型,并分析模型的预测效能,为食管鳞癌的个性化治疗提供依据。方法下载358例食管鳞癌患者的转录组数据和对应的临床资料,利用R语言分析包鉴定肿瘤组织和癌旁正常组织数据间差异表达的基因,并计算缺氧相关基因集与表达差异的lncRNA基因集间的相关性,随后使用单因素Cox回归分析和LASSO(least absolute shrinkage and selection operation)回归分析对相关的基因进行筛选,最后利用多因素Cox回归构建基于基因表达量和回归系数的风险打分模型,并分析模型的预后效能和肿瘤免疫微环境等。结果获得由6个基因组成的风险打分模型,高风险组的生存时间明显低于低风险组(P<0.0001),打分模型1、3、5 a的AUC(area under the curve)值均>0.65,证明模型有较好的预后预测能力;Cox回归分析显示打分模型有独立的预后预测能力;肿瘤免疫微环境分析显示,高低风险组在免疫细胞组成、通路等方面差异显著。结论食管鳞癌6基因风险打分模型能较好地预测患者的预后风险,这些基因可作为食管鳞癌缺氧相关调控通路研究的潜在靶点,免疫微环境可能导致了不同风险组的生存差异。展开更多
文摘目的利用GEO数据库(gene expression omnibus)中食管鳞癌患者的转录组数据和临床数据,构建基于缺氧相关长链非编码RNA(lncRNA)的食管鳞癌预后模型,并分析模型的预测效能,为食管鳞癌的个性化治疗提供依据。方法下载358例食管鳞癌患者的转录组数据和对应的临床资料,利用R语言分析包鉴定肿瘤组织和癌旁正常组织数据间差异表达的基因,并计算缺氧相关基因集与表达差异的lncRNA基因集间的相关性,随后使用单因素Cox回归分析和LASSO(least absolute shrinkage and selection operation)回归分析对相关的基因进行筛选,最后利用多因素Cox回归构建基于基因表达量和回归系数的风险打分模型,并分析模型的预后效能和肿瘤免疫微环境等。结果获得由6个基因组成的风险打分模型,高风险组的生存时间明显低于低风险组(P<0.0001),打分模型1、3、5 a的AUC(area under the curve)值均>0.65,证明模型有较好的预后预测能力;Cox回归分析显示打分模型有独立的预后预测能力;肿瘤免疫微环境分析显示,高低风险组在免疫细胞组成、通路等方面差异显著。结论食管鳞癌6基因风险打分模型能较好地预测患者的预后风险,这些基因可作为食管鳞癌缺氧相关调控通路研究的潜在靶点,免疫微环境可能导致了不同风险组的生存差异。