基于可变剪接模式的膀胱癌预后预测

目的通过检测膀胱癌预后相关的可变剪接事件,构建膀胱癌患者预后的预测模型。方法采用单因素Cox回归分析在全基因组水平上检测膀胱癌预后相关的7种可变剪接事件,并采用Kaplan-Meier生存分析、多因素Cox回归分析和受试者工作特征曲线来验证预后相关的可变剪切特征。结果确定了2880个基因中的4877个和膀胱癌预后相关的可变剪接事件,进一步构建了不同类型可变剪接事件的膀胱癌患者预后预测模型,发现组合预测模型具有最高的曲线下面积,曲线下面积(AUC)可达到0.802。结论本研究结果丰富了关于膀胱癌可变剪接模式和剪接调控的知识,提供了新的候选生物标记物和治疗膀胱癌的潜在靶点。