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目的:鉴定和筛选胰腺癌中与免疫基因相关的长非编码RNA(lncRNA),并构建胰腺癌预后风险评估模型,探索预后相关因素。方法:通过癌症和肿瘤基因组图谱(TCGA)数据库下载177例胰腺癌患者的测序数据和相应的临床病理和随访信息,采用随机数字表法将患者随机分为试验集( n=89)和验证集( n=88)。首先利用Pearson相关系数计算公式鉴定出与免疫基因显著相关的lncRNA,随后在试验集中利用单因素Cox和多因素Cox分析筛选出与预后相关的lncRNA用于构建预后风险评分公式,利用验证集数据对模型进行验证。 结果:Pearson相关系数计算公式筛选出788个与免疫相关的lncRNA,在试验集中利用单因素和多因素Cox分析鉴定出5个lncRNA(AC006237.1、AC025154.2、RASSF8-AS1、AL122010.1和AC073896.3)用于构建预后风险评分公式。基于预后风险评分公式将试验集患者分为高风险组( n=44)和低风险组( n=45),生存分析发现高风险组的中位生存期(1.09年)与低风险组(4.11年)相比显著缩短( χ2=26.016, P<0.001)。利用上述公式将验证集的患者分为高风险组( n=44)和低风险组( n=44),生存分析发现高风险组患者的中位生存期(1.28年)与低风险组(1.90年)相比差异也具有统计学意义

作者:陈晓旭;于洋;张天雪

来源:国际肿瘤学杂志 2020 年 47卷 8期

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作者:
陈晓旭;于洋;张天雪
来源:
国际肿瘤学杂志 2020 年 47卷 8期
标签:
胰腺肿瘤 预后 RNA,长链非编码 ROC曲线 Pancreatic neoplasms Prognosis RNA, long noncoding ROC curve
目的:鉴定和筛选胰腺癌中与免疫基因相关的长非编码RNA(lncRNA),并构建胰腺癌预后风险评估模型,探索预后相关因素。方法:通过癌症和肿瘤基因组图谱(TCGA)数据库下载177例胰腺癌患者的测序数据和相应的临床病理和随访信息,采用随机数字表法将患者随机分为试验集( n=89)和验证集( n=88)。首先利用Pearson相关系数计算公式鉴定出与免疫基因显著相关的lncRNA,随后在试验集中利用单因素Cox和多因素Cox分析筛选出与预后相关的lncRNA用于构建预后风险评分公式,利用验证集数据对模型进行验证。 结果:Pearson相关系数计算公式筛选出788个与免疫相关的lncRNA,在试验集中利用单因素和多因素Cox分析鉴定出5个lncRNA(AC006237.1、AC025154.2、RASSF8-AS1、AL122010.1和AC073896.3)用于构建预后风险评分公式。基于预后风险评分公式将试验集患者分为高风险组( n=44)和低风险组( n=45),生存分析发现高风险组的中位生存期(1.09年)与低风险组(4.11年)相比显著缩短( χ2=26.016, P<0.001)。利用上述公式将验证集的患者分为高风险组( n=44)和低风险组( n=44),生存分析发现高风险组患者的中位生存期(1.28年)与低风险组(1.90年)相比差异也具有统计学意义