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目的:通过生物信息学方法分析乳腺癌的关键代谢基因并进行生存预后分析.方法:通过癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库获取乳腺癌转录组数据,利用GSEA数据库查找相关代谢基因,匹配TCGA数据库相关基因,明确最终代谢基因;利用Lasso模型构建,得出生存预后分析结果.结果:得到了3个与乳腺癌相关的代谢基因,分别为POLR2K、NMNAT2、SUCLA2.生存分析结果显示高风险组和低风险组最长生存时间均为24年,年龄、状态、肿瘤分期这3个因素可作为单因素的独立预后.结论:POLR2K基因是最为明显的高表达基因,且初步显示该基因与乳腺癌的发生、发展及预后存在一定相关性,但需要通过实验验证来确认.

作者:罗业浩;唐秀松;许栋涵;吕挺;游香华;庞宇舟;李仁锋

来源:西部中医药 2023 年 36卷 10期

知识库介绍

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作者:
罗业浩;唐秀松;许栋涵;吕挺;游香华;庞宇舟;李仁锋
来源:
西部中医药 2023 年 36卷 10期
标签:
生物信息学 乳腺癌 代谢基因 生存分析 预后 bioinformatics breast cancer metabolic genes survival analysis prognosis
目的:通过生物信息学方法分析乳腺癌的关键代谢基因并进行生存预后分析.方法:通过癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库获取乳腺癌转录组数据,利用GSEA数据库查找相关代谢基因,匹配TCGA数据库相关基因,明确最终代谢基因;利用Lasso模型构建,得出生存预后分析结果.结果:得到了3个与乳腺癌相关的代谢基因,分别为POLR2K、NMNAT2、SUCLA2.生存分析结果显示高风险组和低风险组最长生存时间均为24年,年龄、状态、肿瘤分期这3个因素可作为单因素的独立预后.结论:POLR2K基因是最为明显的高表达基因,且初步显示该基因与乳腺癌的发生、发展及预后存在一定相关性,但需要通过实验验证来确认.