外周血白细胞DNA甲基化与肿瘤发病相关性Meta分析

目的通过Meta分析探讨外周血DNA甲基化与癌症风险相关性。方法分别在4个英文数据库（PubMed,ISI WOK databases,Science Online,OVID）和3个中文数据库（CNKI,万方和VIP）中系统检索文献,检索日期截至2013-08,英文数据库检索的主题词为DNA methylation,blood or leukocyte和cancer,tumor,carcinoma,neoplasm or malignancy,不限制语言,中文数据库检索的主题词为DNA甲基化,外周血或白细胞和肿瘤或癌。文献质量评估应用Newcastle-Ottawa Scale（NOS）。应用固定效应模型（异质性检验I2〈25%）或随机效应模型（异质性检验I2≥25%）估计总体比值比（OR）和95%可信区间（95%CI）。结果共有22项外周血全基因组DNA甲基化和20项外周血特定基因DNA甲基化研究纳入分析,外周血全基因组DNA低甲基化（OR=1.34,95%CI：1.12-1.60,I2=89.1%,P=0.001）和外周血特定位点DNA过甲基化（OR=1.37,95%CI：1.24-1.52,I2=93.2%,P〈0.001）增加肿瘤总体发病风险。肿瘤类型亚族分析发现,外周血全基因组DNA低甲基化水平增加膀胱癌（OR=1.96,95%CI：1.44-2.48,I2=85.1%,P=0.001）、结直肠癌（OR=1.85,95%CI：1.36-2.35,I2=61.1%,P=0.012）、胃癌（OR=1.38,95%CI：1.08-1.68,I2=37.7%,P=0.170）和肝细胞肝癌（OR=1.38,95%CI：1.03-1.73,I2=77.3%,P=0.012）的发病风险。结论外周血DNA甲基化水平与肿瘤发生存在相关性,可能成为流行病学人群筛查的重要生物指标。

低表达miR-1301与卵巢癌患者不良预后的相关分析

目的利用TCGA数据库分析卵巢癌组织中miR-1301的表达及临床意义,并预测与卵巢癌预后相关的miR-1301的靶基因。方法对TCGA数据库中卵巢癌数据集进行整理,按照miR-1301表达的中位数分为低表达组和高表达组。按照年龄分为<60岁和≥60岁;肿瘤位置分为单侧和双侧;临床分期分为早期(Ⅰ+Ⅱ期)和晚期(Ⅲ+Ⅳ期);肿瘤最大径分为<2 cm和≥2 cm;肿瘤分级分为G1+G2和G3+G4;有无残余瘤分为无残余和有残余。卡方检验分析不同临床特征卵巢癌患者miR-1301表达差异是否有统计学意义。采用Kaplan-Meier(K-M)分析不同临床特征患者生存率差异,多因素Cox比例风险回归模型分析卵巢癌患者预后影响因素。利用生物信息学方法预测miR-1301的靶基因并应用K-M法进行生存分析,采用Pearson和Spearman分析靶基因表达与miR-1301表达的相关性。结果不同临床特征卵巢癌患者miR-1301表达差异无统计学意义。K-M生存分析和Cox回归分析显示,miR-1301是影响卵巢癌预后的独立危险因素。miR-1301低表达的卵巢癌患者预后不良(P<0.05)。生物信息学分析显示,miR-1301的靶基因PAQR5、ATP2B1、KPNA3、TSC22D3、PTRF、HS6ST3的高表达与卵巢癌患者不良预后相关,其中PTRF、HS6ST3与miR-1301的表达呈负相关(P<0.05),HS6ST3和PTRF高表达者预后差。结论mi R-1301低表达的卵巢癌患者预后不良,miR-1301可能成为预测卵巢癌患者预后的新靶标。HS6ST3和PTRF为与卵巢癌预后相关的miR-1301的靶基因。

人SRGAP1蛋白结构和功能预测

目的:利用生物信息学对人Slit-Robo GTP酶激活蛋白1(SRGAP1)蛋白质的理化性质,信号肽,亲水性/疏水性,跨膜区域,蛋白质二级结构、三级结构,蛋白质间的相互作用及GO注释进行预测分析。方法:使用多种分析软件对SRGAP1蛋白进行在线预测分析。结果:SRGAP1理化性质分析结果显示,人SRGAP1蛋白有1 085个氨基酸,等电点为6.36;生物信息学预测分析结果显示,SRGAP1是无信号肽、无跨膜结构的亲水不稳定蛋白质。二级结构存在19个α螺旋和11个β折叠,预测到10个与SRGAP1存在相互作用的蛋白。SRGAP1蛋白在调控GTP酶活性,细胞迁移,信号通路中有重要的作用。结论:系统预测分析了等电点为6.36的人SRGAP1蛋白理化性质、结构和功能,为将来探索SRGAP1具体功能和分子机制提供了一定的思路和理论基础。

不同年龄下总前列腺特异性抗原和游离/总前列腺特异性抗原比值筛查前列腺癌的最佳切点值探讨及验证

目的探讨总人群及不同年龄下总前列腺特异性抗原(tPSA)和游离前列腺特异性抗原(fPSA)与tPSA比值(fPSA/tPSA)筛查前列腺癌的最佳切点值及筛查准确性。方法基于天津市常见恶性肿瘤联合筛查项目人群及同期天津市常见恶性肿瘤队列人群,选取2017年以来基线未患癌且接受tPSA及fPSA检测的男性,基于Cox回归采用时间依赖的受试者工作特征曲线(tdROC)及曲线下面积(tdAUC)评价tPSA和fPSA/tPSA比值筛查2年内总体人群及年龄特异性(<60岁、60~<70岁及≥70岁)新发前列腺癌的准确性及最佳切点值。采用Bootstrap重抽样内部验证最佳切点值的稳定性,并采用前列腺、肺、结肠和卵巢癌筛查试验(PLCO)人群外部验证不同切点值下的筛查准确性。结果共5180名参与者纳入研究,中位随访1.48年后,共发现332例前列腺癌患者。总人群中(n=5180),tPSA和fPSA/tPSA筛查2年内新发前列腺癌的tdAUC分别为0.852和0.748,最佳切点值分别为5.08 ng/ml和0.173。按年龄分层后,<60岁、60~<70岁和≥70岁年龄组tPSA年龄特异性切点值分别为3.13、4.82、11.54 ng/ml,年龄别特异性fPSA/tPSA最佳切点值分别为0.153、0.135、0.130。相应年龄别特异性切点值下,<60岁、60~<70岁和≥70岁男性tPSA筛查前列腺癌的灵敏度分别为92.3%、82.0%和77.6%,特异度分别为84.7%、81.3%和75.4%;fPSA/tPSA筛查前列腺癌的灵敏度分别为74.4%、53.3%和55.9%,特异度分别为83.8%、83.7%和83.7%。Bootstrap内部验证及PLCO外部验证均得到类似的结果,tPSA及fPSA/tPSA联合后可进一步改善筛查的准确性。结论为提高筛查准确性,推荐在一般风险人群中,采用年龄别特异性的tPSA和fPSA/tPSA筛查切点值来筛查前列腺癌。

中国人群癌症相关单核苷酸多态性的潜在多效性研究

目的探讨中国人群癌症相关单核苷酸多态性(SNP)的潜在多效性。方法基于美国国立人类基因组研究所及欧洲生物信息学研究所共同构建的全基因组关联研究(GWAS)目录,按照人群来源(中国人群与非中国人群)和疾病性状(癌症与非癌症性状),将2020年8月以前所有GWAS发现SNP分为中国人群癌症、中国人群非癌症、非中国人群癌症和非中国人群非癌症相关4类,描述4类SNP的数量、相互关系和连锁关联情况。结果截至2020年8月,GWAS目录共计纳入4096篇GWAS的196813条SNP信息。排除SNP指代不明或发病不相关的信息,最终纳入117441个独立SNP。按人群来源和疾病性状分组后,中国人群癌症和非癌症疾病(性状)相关SNP分别为619个和9569个;非中国人群癌症和非癌症疾病(性状)相关SNP分别为4624个和106448个。3个SNP与中国和非中国人群2种及以上癌症均相关,分别为rs2736100、rs6983267和rs401681。7个SNP与中国和非中国人群的癌症和非癌症疾病(性状)均相关,分别为rs7705526,rs2736100,rs10993994,rs2735839,rs4430796,rs174537和rs9271588。结论中国人群中存在癌症相关单核苷酸多态性的潜在多效性。

不同年龄组人群CA125筛查卵巢癌最佳切点值探讨及验证

[目的]探索并验证不同年龄组人群CA125筛查卵巢癌的最佳切点值。[方法]基于天津市常见恶性肿瘤联合筛查项目人群及同期天津市常见恶性肿瘤病例队列人群,选取2017年以来基线未患癌且接受CA125检测的女性,通过多渠道随访匹配获得卵巢癌结局。采用Logistic回归的ROC曲线和曲线下面积(AUC)评价CA125筛查卵巢癌的总体准确性及最佳切点值。同时分别探讨<60岁、60~69岁和≥70岁不同年龄组的CA125筛查准确性及最佳切点值,以及相应年龄别特异性CA125筛查切点值下,卵巢癌筛查的灵敏度和特异度。采用Bootstrap重抽样方法进行内部验证,并采用PLCO试验人群进行外部验证。[结果]本研究纳入女性共41620名,中位随访1.22年后,共计发现413例卵巢癌病例。CA125筛查卵巢癌的总体AUC为83.0%,最佳切点值为26.8 U/mL。根据年龄分组后,<60岁、60~69岁和≥70岁女性CA125筛查卵巢癌的AUC分别为78.8%、88.6%和89.1%,最佳切点值分别为26.8 U/mL、20.3 U/mL和28.0 U/mL。基于年龄别特异性的CA125筛查切点值,阳性人群相比较于阴性人群,卵巢癌风险的OR(95%CI)分别为11.18(8.54~14.63)、39.26(23.85~64.62)和25.00(12.85~48.61),相应灵敏度分别为67.1%、82.9%和81.4%,特异度分别为84.6%、89.0%和85.1%。内部及外部验证均得到类似的结果及趋势。[结论]为提高筛查效果,减少卵巢癌漏诊,推荐采用年龄别特异性的CA125筛查切点值在一般风险人群中进行卵巢癌筛查。

成年人睡眠时间对体重增加和肥胖风险的Meta分析

目的通过对前瞻性队列研究进行Meta分析，探讨成年人睡眠时间和体重增加以及肥胖发生风险的关联。方法在3个英文数据库PubMed、Embase和CochraneLibrary以及3个中文数据库万方、维普、CNKI系统检索了截至2014年10月前发表的前瞻性研究，英文检索词为sleep和body mass index或BMI或obese或obesity或weight，中文检索词为睡眠和体重或肥胖或BMI。采用固定效应模型或者随机效应模型估计总体相对危险度（RR）和95％置信区间（讲）。结果共有16篇文献符合纳入标准，样本总量为285452。相对于对照组，睡眠过短或过多均与体重增加5kg以上的风险有关，RR值分别为1．26（95％CI：1．12。1．42）和1．12（95％CI：1．04—1．20）。此外，睡眠过短能显著增加肥胖的发生风险（RR=1．35，95％CI：1．22—1．50，P〈0．001），而睡眠过久与肥胖的关联不显著。在亚组分析中，该关联在高质量研究、以〈6h和／〉8h为界值的亚组中更强。结论睡眠过短或过多均能显著导致体重增加，同时睡眠过短显著增加肥胖的风险，保持正常睡眠时间有助于防控肥胖的流行。

生存数据的多状态竞争风险模型分析方法探索

传统比例风险模型通常只关注一种主要结局事件,而医学研究中的观察终点往往并不唯一。将主要结局事件之外的其他结局事件记为删失的分析方法,理论上会导致主要结局事件发生概率的有偏估计。传统竞争风险模型虽然能调整其他结局事件对主要结局事件发生风险的竞争影响,但无法直接比较个体发生不同结局事件之间的风险差异。多状态竞争风险模型为此提供了相对合适的解决方案。本文以前列腺癌患者长期随访数据集为例,分别构建了以前列腺癌死亡和其他原因死亡为主要结局事件的传统比例风险模型和传统竞争风险模型,以及同时考虑前列腺癌死亡和其他原因死亡的多状态竞争风险模型。通过比较三种模型在生存数据分析的优缺点,明确多状态竞争风险模型的临床应用价值,从而更好地指导包含竞争结局事件的生存数据分析。