肠道微生物组在人体的免疫反应、能量代谢、癌症发生中发挥着重要作用.长链非编码RNA(Long Non-coding RNAs,lncRNAs)的差异表达通常与肿瘤的发生、转移、预后和耐药性密切相关.然而,人们对于肠道微生物相关的lncRNAs与胃癌之间的关系知之甚少.本研究通过癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库获取胃癌组织和癌旁组织的转录组数据和临床数据.皮尔森相关分析(| coefficients |＞0.4,and p＜0.001)用于识别肠道微生物组相关的lncRNAs.单因素 Cox 回归,LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)回归算法和多因素Cox回归用于构建肠道微生物组相关lncRNAs的风险预测模型.通过3个肠道微生物组相关 lncRNAs(AC093627.7,AL139147.1,AC083902.1)构建了风险模型.本研究采用 K-M 生存曲线和受试者工作特征(Receiver Operating Characteristics,ROC)曲线来验证和评估风险模型.此外,论文还构建了列线图用于预测患者的预后.基因本体论(Gene Ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集用于分析肠道微生物组高低风险组间潜在的生物功能和通路差异.最后,分析了肠道微生物组高低风险组间的免疫特征,免疫表观评分(Immunophenoscore,IPS),微卫

作者：王振；张乐；刘虹汝；张钰哲

来源：昆明理工大学学报（自然科学版） 2023 年 48卷 5期