目的基于淀粉样β前体蛋白(amyloid beta precursor protein,APP)家族、淀粉样β前体蛋白结合蛋白A(amyloid beta precursor protein binding family A,APBA)家族和淀粉样β前体蛋白结合蛋白B(amyloid beta precursor protein binding f...目的基于淀粉样β前体蛋白(amyloid beta precursor protein,APP)家族、淀粉样β前体蛋白结合蛋白A(amyloid beta precursor protein binding family A,APBA)家族和淀粉样β前体蛋白结合蛋白B(amyloid beta precursor protein binding family B,APBB)家族构建胃癌预后评估模型。方法从基因表达综合(gene expression omnibus,GEO)数据库下载GSE62254胃癌数据集作为训练集,GSE15459作为验证集。利用Cox回归分析筛选APP家族、APBA家族和APBB家族中胃癌预后的独立危险因素;分别建立基于三家族独立预后因素的风险评分1(risk score 1,RS1)、RS1联合病理学参数的RS2、传统TNM分期的RS3;卡方检验分析RS1与胃癌患者临床病理特征的关系;利用单细胞在线分析网站,分析纳入RS1模型的基因在不同细胞亚群中的表达情况;利用CIBERSORT分析RS1对不同免疫细胞浸润的影响;利用基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)进行通路富集分析。结果APLP2、APBB1、APBB2是胃癌患者预后的独立危险因素(P<0.05),基于三者的风险评分RS1高组患者生存期明显短于RS1低组患者。联合临床病理学参数的Cox回归分析显示,N分期、M分期、Lauren分型和RS1是胃癌患者预后的独立危险因素(P<0.05)。基于此构建的RS2(AUC=0.767)比仅基于T分期、N分期、M分期构建的RS3(AUC=0.719)预测准确率提高了4.8%。RS1和肿瘤T分期呈正相关(P<0.05),RS1高组CD4静息细胞浸润较高,激活细胞浸润较低,M2巨噬细胞浸润较高。GSEA通路分析显示,高RS1组患者富集于MAPK、MTOR和WNT等通路。结论本研究成功构建了基于APP、APBA和APBB家族的胃癌预后评估模型,该模型能够较准确地判断胃癌患者预后。展开更多
文摘目的基于淀粉样β前体蛋白(amyloid beta precursor protein,APP)家族、淀粉样β前体蛋白结合蛋白A(amyloid beta precursor protein binding family A,APBA)家族和淀粉样β前体蛋白结合蛋白B(amyloid beta precursor protein binding family B,APBB)家族构建胃癌预后评估模型。方法从基因表达综合(gene expression omnibus,GEO)数据库下载GSE62254胃癌数据集作为训练集,GSE15459作为验证集。利用Cox回归分析筛选APP家族、APBA家族和APBB家族中胃癌预后的独立危险因素;分别建立基于三家族独立预后因素的风险评分1(risk score 1,RS1)、RS1联合病理学参数的RS2、传统TNM分期的RS3;卡方检验分析RS1与胃癌患者临床病理特征的关系;利用单细胞在线分析网站,分析纳入RS1模型的基因在不同细胞亚群中的表达情况;利用CIBERSORT分析RS1对不同免疫细胞浸润的影响;利用基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)进行通路富集分析。结果APLP2、APBB1、APBB2是胃癌患者预后的独立危险因素(P<0.05),基于三者的风险评分RS1高组患者生存期明显短于RS1低组患者。联合临床病理学参数的Cox回归分析显示,N分期、M分期、Lauren分型和RS1是胃癌患者预后的独立危险因素(P<0.05)。基于此构建的RS2(AUC=0.767)比仅基于T分期、N分期、M分期构建的RS3(AUC=0.719)预测准确率提高了4.8%。RS1和肿瘤T分期呈正相关(P<0.05),RS1高组CD4静息细胞浸润较高,激活细胞浸润较低,M2巨噬细胞浸润较高。GSEA通路分析显示,高RS1组患者富集于MAPK、MTOR和WNT等通路。结论本研究成功构建了基于APP、APBA和APBB家族的胃癌预后评估模型,该模型能够较准确地判断胃癌患者预后。
