基于GEO和TCGA数据库食管鳞状细胞癌预后模型构建与验证

目的探讨食管鳞状细胞癌(esophageal squamous cell carcinoma,ESCC)组织与正常组织之间的差异表达基因,构建ESCC的预后相关模型并验证其临床应用价值。方法首先,基于GSE20347、GSE23400、GSE26886、GSE45168、GSE77861数据集确定ESCC的差异表达基因。其次,经通路富集后使用STRING和Cytoscape软件筛选关键基因。随后,Kaplan-Meier Plotter和单变量Cox回归用于生存分析,多因素Cox回归应用于构建预后模型。实时荧光定量PCR用于验证预后相关基因的差异表达情况。此外,我们通过Kaplan-Meier曲线、ROC曲线、一致性指数、灵敏度和特异度验证模型的预后价值。最后,利用基因集富集分析进一步探讨ESCC预后机制。结果本研究发现98个差异表达基因和15个关键基因,其中6个关键基因与预后相关。此外,基于VCAN、ALOX12和ACPP的预后模型经验证临床应用价值较好。结论基于VCAN、ALOX12和ACPP的预后模型可独立预测ESCC的预后。

miR-129-5p调控的COL1A1作为胃癌潜在治疗靶点的生物信息学分析

目的应用生物信息学技术探索胃癌发病机制,为胃癌的防治提供生物信息学依据。方法用GEO2R在线工具分析GSE79973中胃癌组织和正常胃黏膜组织的差异表达基因(Differentially expressed genes, DEGs),通过DAVID数据库对DEGs进行GO分析和KEGG通路富集分析,然后通过STRING数据库构建蛋白质相互作用网络,用Cytoscape软件进行关键基因(Hub基因)筛选和功能模块分析,并在GEPIA数据库对Hub基因进行验证,用Target Scan数据库预测调控靶基因的microRNAs,并用OncomiR分析microRNAs在胃癌组织中的表达及其与生存预后的关系。结果共筛选出181个在胃癌中差异表达的基因。蛋白质互作网络筛选出10个Hub基因。DEGs功能分析主要涉及蛋白质消化吸收、PI3K-Akt信号通路、ECM-受体相互作用、血小板激活信号通路。GEPIA数据库验证显示COL1A1在胃癌组织中高表达,并和胃癌患者的不良预后有关。miR-129-5p与COL1A1 mRNA的3'UTR结合。与正常组织相比,miR-129-5p在胃癌组织中表达明显下调,且与胃癌患者预后具有一定相关性。结论 miR-129-5p调控的COL1A1是胃癌潜在的治疗靶点。

胰腺癌中CDK1的表达与预后的生物信息学分析

为探讨胰腺癌的发病机制并为胰腺癌的防治提供生物信息学依据,用GEO2R在线工具分析GSE16515中胰腺癌患者肿瘤组织和相应正常组织的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),通过DAVID数据库对DEGs进行GO分析和KEGG通路富集分析,然后通过STRING数据库构建蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,用Cytoscape软件进行关键基因(hub基因)筛选和功能模块分析,并在GEPIA数据库对hub基因进行验证,用CCLE数据库检测靶基因在胰腺癌组织及细胞系中的表达水平。分析结果显示胰腺癌中筛选出的376个DEGs主要涉及细胞周期、p53信号通路、蛋白质消化吸收、ECM-受体相互作用、PI3K-Akt信号通路、血小板激活信号通路。GEPIA数据库验证结果显示10个hub基因均在胰腺癌组织中高表达,其中8个hub基因与胰腺癌患者的不良预后有关。CCLE数据库检测结果显示周期蛋白依赖性激酶1(cyclin-dependent kinase 1,CDK1)在胰腺癌组织和细胞中均有较高的表达水平。本研究结果表明CDK1可能与胰腺癌的发生发展最为相关,为进一步探究胰腺癌的发病机制提供了生物信息学依据。

常见实验室指标对评估缺血性卒中梗死面积的临床价值

目的探讨常见实验室指标在不同梗死面积缺血性卒中(IS)患者中的水平变化及其临床应用价值。方法收集2019年6月至2020年12月在兰州大学第二医院住院的237例IS患者及其入院24 h内实验室指标的基线数据。依据患者梗死面积分为腔隙灶组(n=80)和梗死灶组(n=157),比较两组患者实验室指标和临床资料。二元logistic回归用于筛选梗死面积的独立影响因子并建立联合诊断模型,受试者工作特征(ROC)曲线和模型校准图验证各指标的临床应用价值。结果梗死灶组患者的胆固醇(CHO)/HDL、LDL/HDL、中性粒细胞计数、胱抑素C(Cys C)、磷(PHOS)、间接胆红素(IBIL)、LDL、载脂蛋白B(ApoB)、同型半胱氨酸(HCY)、D-二聚体(D-dimer)水平及吸烟、饮酒、超重比例和大动脉狭窄程度均高于腔隙灶组(均P<0.05),载脂蛋白AⅠ(ApoAⅠ)/ApoB、ApoAⅠ、CO_(2)水平均低于腔隙灶组(均P<0.05)。ApoAⅠ/ApoB、CO_(2)是梗死面积的独立保护因子(均P<0.05),Cys C、PHOS、IBIL是梗死面积的独立危险因子(均P<0.05)。CO_(2)、PHOS、IBIL、ApoAⅠ/ApoB、Cys C联合预测模型对梗死面积有较好的预测效能,联合诊断的曲线下面积(AUC)为0.739。结论常见实验室指标与IS梗死面积紧密相关,联合诊断模型效能较好,可为IS的评估预警提供新的依据。