为了探讨5-甲基胞嘧啶(5-methylcytosine,m5C)相关基因在三阴性乳腺癌(triple negative breast cancer,TNBC)患者治疗及预后中的潜在价值,构建了基于m5C相关基因的预后预测模型,用于评估TNBC患者的预后和生存状况。从基因表达总库(gene ...为了探讨5-甲基胞嘧啶(5-methylcytosine,m5C)相关基因在三阴性乳腺癌(triple negative breast cancer,TNBC)患者治疗及预后中的潜在价值,构建了基于m5C相关基因的预后预测模型,用于评估TNBC患者的预后和生存状况。从基因表达总库(gene expression omnibus,GEO)数据库和癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库中下载TNBC基因表达谱和相应的临床数据。通过Pearson分析确定了99个m5C相关基因,进一步采用单因素Cox分析鉴定出5个与预后有关的m5C相关基因(SLC6A14、BCL11A、UGT8、LMO4、PSAT1)并构建了风险评分(risk score)预测模型,根据风险评分中位值将患者划分为高风险组和低风险组。使用Kaplan-Meier(K-M)生存分析、受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、多变量Cox回归分析、构建列线图和校准曲线评估了模型的预测效能。训练集和验证集的K-M生存曲线、受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)分析均验证了模型具有良好的预测能力。多变量Cox回归分析显示,风险评分可作为独立的预后生物标志物。使用ssGSEA、免疫评分分析和化疗药物对高低风险组患者的半最大抑制浓度(half maximal inhibitory concentration,IC50)值差异分析显示,免疫细胞和免疫检查点基因以及大多数化疗药物的IC50值在不同风险组之间的表达存在显著差异。研究结果构建了基于5个m5C相关基因的风险评分预后预测模型,这将有助于阐明TNBC中m5C相关基因的作用机制,进而提供更有价值的预后及诊断的生物标志物和潜在的治疗靶点,为TNBC患者临床个性化治疗提供理论指导。展开更多
目的:利用肿瘤基因组图谱(the Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中的数据,构建m5C甲基化相关基因组成的生存预后模型,分析与肾透明细胞癌生存有关的独立预后影响因素以预测肾透明细胞癌患者的预后。方法:从TCGA数据库下载肾透明细胞癌...目的:利用肿瘤基因组图谱(the Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中的数据,构建m5C甲基化相关基因组成的生存预后模型,分析与肾透明细胞癌生存有关的独立预后影响因素以预测肾透明细胞癌患者的预后。方法:从TCGA数据库下载肾透明细胞癌患者资料,从已发表的文献中获取m5C甲基化相关基因并分析其在肿瘤组和对照组间的表达差异。对这些基因进行共识聚类分析以揭示m5C甲基化相关基因与肾透明细胞癌预后之间的关系。通过单变量Cox分析和Lasso-Cox回归分析构建出生存预后模型并分析与肾透明细胞癌相关的预后影响因素,GO和KEGG富集分析进一步探索生物功能和潜在的信号通路。通过qRT-PCR验证m5C甲基化相关基因在肾透明细胞癌细胞系及组织和正常肾细胞系及组织之间的差异表达。结果:m5C甲基化相关基因在肾透明细胞癌肿瘤组和正常组之间存在差异性表达。共识聚类分析结果显示亚群1的肾透明细胞癌患者预后优于亚群2。构建的生存预后模型将肾透明细胞癌分为高风险组和低风险组,单变量和多变量Cox分析显示分级和分期可能是肾透明细胞癌的独立预后因素,而GO和KEGG分析显示m5C-RNA甲基化修饰可影响肾透明细胞癌的进展。此外,qRT-PCR实验也证实m5C甲基化相关基因在肾透明细胞癌肿瘤组和正常组之间表达存在差异。结论:本文构建的m5C甲基化相关基因的生存预后模型可以预测肾透明细胞癌患者的预后。展开更多
文摘为了探讨5-甲基胞嘧啶(5-methylcytosine,m5C)相关基因在三阴性乳腺癌(triple negative breast cancer,TNBC)患者治疗及预后中的潜在价值,构建了基于m5C相关基因的预后预测模型,用于评估TNBC患者的预后和生存状况。从基因表达总库(gene expression omnibus,GEO)数据库和癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库中下载TNBC基因表达谱和相应的临床数据。通过Pearson分析确定了99个m5C相关基因,进一步采用单因素Cox分析鉴定出5个与预后有关的m5C相关基因(SLC6A14、BCL11A、UGT8、LMO4、PSAT1)并构建了风险评分(risk score)预测模型,根据风险评分中位值将患者划分为高风险组和低风险组。使用Kaplan-Meier(K-M)生存分析、受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、多变量Cox回归分析、构建列线图和校准曲线评估了模型的预测效能。训练集和验证集的K-M生存曲线、受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)分析均验证了模型具有良好的预测能力。多变量Cox回归分析显示,风险评分可作为独立的预后生物标志物。使用ssGSEA、免疫评分分析和化疗药物对高低风险组患者的半最大抑制浓度(half maximal inhibitory concentration,IC50)值差异分析显示,免疫细胞和免疫检查点基因以及大多数化疗药物的IC50值在不同风险组之间的表达存在显著差异。研究结果构建了基于5个m5C相关基因的风险评分预后预测模型,这将有助于阐明TNBC中m5C相关基因的作用机制,进而提供更有价值的预后及诊断的生物标志物和潜在的治疗靶点,为TNBC患者临床个性化治疗提供理论指导。
文摘目的:利用肿瘤基因组图谱(the Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中的数据,构建m5C甲基化相关基因组成的生存预后模型,分析与肾透明细胞癌生存有关的独立预后影响因素以预测肾透明细胞癌患者的预后。方法:从TCGA数据库下载肾透明细胞癌患者资料,从已发表的文献中获取m5C甲基化相关基因并分析其在肿瘤组和对照组间的表达差异。对这些基因进行共识聚类分析以揭示m5C甲基化相关基因与肾透明细胞癌预后之间的关系。通过单变量Cox分析和Lasso-Cox回归分析构建出生存预后模型并分析与肾透明细胞癌相关的预后影响因素,GO和KEGG富集分析进一步探索生物功能和潜在的信号通路。通过qRT-PCR验证m5C甲基化相关基因在肾透明细胞癌细胞系及组织和正常肾细胞系及组织之间的差异表达。结果:m5C甲基化相关基因在肾透明细胞癌肿瘤组和正常组之间存在差异性表达。共识聚类分析结果显示亚群1的肾透明细胞癌患者预后优于亚群2。构建的生存预后模型将肾透明细胞癌分为高风险组和低风险组,单变量和多变量Cox分析显示分级和分期可能是肾透明细胞癌的独立预后因素,而GO和KEGG分析显示m5C-RNA甲基化修饰可影响肾透明细胞癌的进展。此外,qRT-PCR实验也证实m5C甲基化相关基因在肾透明细胞癌肿瘤组和正常组之间表达存在差异。结论:本文构建的m5C甲基化相关基因的生存预后模型可以预测肾透明细胞癌患者的预后。
