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目的:探讨基于生物信息学方法构建免疫相关基因(immune-related genes,IRG)预后模型以准确预测喉癌患者的预后。方法:从癌症基因组图谱(the Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库获得111个喉癌组织和12个正常相邻组织之间的差异表达基因(differentially expressed genes,DEG)。利用ImmPort数据库识别出差异表达的IRG。Cox单变量生存分析用于筛选与生存相关的IRG。差异表达的与生存相关的IRG被认为是预后相关的免疫基因。然后构建免疫基因预后模型计算患者风险值,受试者ROC曲线分析验证模型准确性。通过该模型行单因素、多因素独立预后分析证明其独立预测能力。最后分析关键免疫基因与临床病理参数的关联。结果:鉴定喉癌的DEG并筛选出IRG。接着与预后生存时间结合,鉴定8个关键免疫基因(CXCL11、RBP1、AQP9、CYSLTR2、BTC、STC2、UCN和FCGR3B)作为免疫基因预后模型,这种预后模型可以准确的将患者分为高危和低危人群。总体生存分析表明,高危患者的生存时间比低危患者要短( P<0.0001)。模型的ROC曲线下面积为0.810,提示预后模型具有较高的敏感性和准确性。单因素和多因素Cox回归表明其为喉癌患者预后的独立预测因素。此外,我们发现模型中的5个关键基因与临床病理特征显著相关。 结

作者:王金鑫;高骞;孙朋;于亚峰

来源:国际耳鼻咽喉头颈外科杂志 2021 年 45卷 1期

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作者:
王金鑫;高骞;孙朋;于亚峰
来源:
国际耳鼻咽喉头颈外科杂志 2021 年 45卷 1期
标签:
喉肿瘤 肿瘤微环境 预后 免疫相关基因 预后模型 Laryngeal Neoplasms Tumor Microenvironment Prognosis immune-related genes prognostic model
目的:探讨基于生物信息学方法构建免疫相关基因(immune-related genes,IRG)预后模型以准确预测喉癌患者的预后。方法:从癌症基因组图谱(the Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库获得111个喉癌组织和12个正常相邻组织之间的差异表达基因(differentially expressed genes,DEG)。利用ImmPort数据库识别出差异表达的IRG。Cox单变量生存分析用于筛选与生存相关的IRG。差异表达的与生存相关的IRG被认为是预后相关的免疫基因。然后构建免疫基因预后模型计算患者风险值,受试者ROC曲线分析验证模型准确性。通过该模型行单因素、多因素独立预后分析证明其独立预测能力。最后分析关键免疫基因与临床病理参数的关联。结果:鉴定喉癌的DEG并筛选出IRG。接着与预后生存时间结合,鉴定8个关键免疫基因(CXCL11、RBP1、AQP9、CYSLTR2、BTC、STC2、UCN和FCGR3B)作为免疫基因预后模型,这种预后模型可以准确的将患者分为高危和低危人群。总体生存分析表明,高危患者的生存时间比低危患者要短( P<0.0001)。模型的ROC曲线下面积为0.810,提示预后模型具有较高的敏感性和准确性。单因素和多因素Cox回归表明其为喉癌患者预后的独立预测因素。此外,我们发现模型中的5个关键基因与临床病理特征显著相关。 结