目的利用STEP函数构建钙通路基因的风险评分模型用于分析结肠癌患者的预后和免疫状况,为进一步研究这些基因在结肠癌的诊断和治疗机制中的作用提供了临床基础。方法从癌症基因组图谱项目(the cancer genome atlas,TCGA)数据库中获取结...目的利用STEP函数构建钙通路基因的风险评分模型用于分析结肠癌患者的预后和免疫状况,为进一步研究这些基因在结肠癌的诊断和治疗机制中的作用提供了临床基础。方法从癌症基因组图谱项目(the cancer genome atlas,TCGA)数据库中获取结肠癌患者的基因表达数据和临床信息,并鉴定差异表达的钙信号通路基因。STEP函数构建基于钙信号通路基因的结肠癌风险预后模型,并在基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)中的结肠癌患者队列中进行模型效能验证。Kaplan-Meier曲线和受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线用于分析评估模型的预测准确性。多因素回归分析独立危险因素,构建结肠癌患者生存列线图模型。TIMER和CIBERSOFT算法用于探究风险评分与免疫细胞浸润情况之间的相关性。结果共有50个钙信号通路基因在结肠癌组织和癌旁组织中的表达具有显著差异。其中,STEP函数筛选并构建了9个钙通路基因相关的风险评分预后模型。在TCGA和GEO结肠癌患者队列中,高危险组的总生存率显著低于低危险组。ROC分析结果显示TCGA训练队列的3年预测曲线下面积(area under curve,AUC)值大于0.7,而GEO验证队列的1年、3年和5年预测AUC值均大于0.8,表明该模型具有较高的预测精度。此外,基于钙信号通路基因和临床特征构建的临床列线图的C-指数为0.723,显示出潜在的临床预测价值。免疫细胞相关性分析显示,钙信号通路基因与多种免疫细胞呈密切相关性。结论构建基于钙通路基因的结肠癌风险预后模型,该模型具有预测患者预后和免疫状态的潜力。展开更多
文摘目的利用STEP函数构建钙通路基因的风险评分模型用于分析结肠癌患者的预后和免疫状况,为进一步研究这些基因在结肠癌的诊断和治疗机制中的作用提供了临床基础。方法从癌症基因组图谱项目(the cancer genome atlas,TCGA)数据库中获取结肠癌患者的基因表达数据和临床信息,并鉴定差异表达的钙信号通路基因。STEP函数构建基于钙信号通路基因的结肠癌风险预后模型,并在基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)中的结肠癌患者队列中进行模型效能验证。Kaplan-Meier曲线和受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线用于分析评估模型的预测准确性。多因素回归分析独立危险因素,构建结肠癌患者生存列线图模型。TIMER和CIBERSOFT算法用于探究风险评分与免疫细胞浸润情况之间的相关性。结果共有50个钙信号通路基因在结肠癌组织和癌旁组织中的表达具有显著差异。其中,STEP函数筛选并构建了9个钙通路基因相关的风险评分预后模型。在TCGA和GEO结肠癌患者队列中,高危险组的总生存率显著低于低危险组。ROC分析结果显示TCGA训练队列的3年预测曲线下面积(area under curve,AUC)值大于0.7,而GEO验证队列的1年、3年和5年预测AUC值均大于0.8,表明该模型具有较高的预测精度。此外,基于钙信号通路基因和临床特征构建的临床列线图的C-指数为0.723,显示出潜在的临床预测价值。免疫细胞相关性分析显示,钙信号通路基因与多种免疫细胞呈密切相关性。结论构建基于钙通路基因的结肠癌风险预后模型,该模型具有预测患者预后和免疫状态的潜力。