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目的:探讨铁死亡相关的长链非编码RNAs(long non-coding RNAs,lncRNAs)在口腔鳞状细胞癌(oral squamous cell carcinoma,OSCC)中的预后价值并构建预后风险模型.方法:从癌症基因组图谱(The cancer genome at-las,TCGA)数据库下载OSCC患者RNA测序数据.通过差异分析筛选出在OSCC患者和正常组中差异表达的lncRNAs.将差异lncRNAs与铁死亡基因通过Pearson相关分析得到差异表达的铁死亡相关lncRNAs.通过LASSO回归分析构建铁死亡相关的lncRNAs预后风险模型.使用生存曲线和受试者工作特征曲线(receiver operating char-acteristic curve,ROC)评估模型的准确性.进一步使用单因素和多因素Cox回归分析评估独立预后因子.通过PCA和t-SNE分析,观察高低风险组基因分布;GO和KEGG分析高低风险组差异基因的富集情况.结果:通过差异分析得到454个差异lncRNAs,其中86个铁死亡相关的lncRNAs;生存分析得到8个与OSCC预后相关的铁死亡lncRNAs,包括TTLL11-IT1,HOTAIRM1,ZNF710-AS1,AL022323.1,LINC02454,LINC00294,AC100861.1和LINC02081.生存分析表明高风险组预后较差.3年生存率的ROC曲线下面积(AUC)为0.951.单因素和多因素Cox分析表明风险值可以作为独立预后因子.GO和KEGG通路富集分析发现,差异基因可能与体液免疫反应、化学致癌作

作者:吴莹莹;孙越;邹燕梅;黄玉

来源:临床口腔医学杂志 2021 年 37卷 9期

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作者:
吴莹莹;孙越;邹燕梅;黄玉
来源:
临床口腔医学杂志 2021 年 37卷 9期
标签:
口腔鳞状细胞癌;铁死亡;长链非编码RNAs;生物信息学分析
目的:探讨铁死亡相关的长链非编码RNAs(long non-coding RNAs,lncRNAs)在口腔鳞状细胞癌(oral squamous cell carcinoma,OSCC)中的预后价值并构建预后风险模型.方法:从癌症基因组图谱(The cancer genome at-las,TCGA)数据库下载OSCC患者RNA测序数据.通过差异分析筛选出在OSCC患者和正常组中差异表达的lncRNAs.将差异lncRNAs与铁死亡基因通过Pearson相关分析得到差异表达的铁死亡相关lncRNAs.通过LASSO回归分析构建铁死亡相关的lncRNAs预后风险模型.使用生存曲线和受试者工作特征曲线(receiver operating char-acteristic curve,ROC)评估模型的准确性.进一步使用单因素和多因素Cox回归分析评估独立预后因子.通过PCA和t-SNE分析,观察高低风险组基因分布;GO和KEGG分析高低风险组差异基因的富集情况.结果:通过差异分析得到454个差异lncRNAs,其中86个铁死亡相关的lncRNAs;生存分析得到8个与OSCC预后相关的铁死亡lncRNAs,包括TTLL11-IT1,HOTAIRM1,ZNF710-AS1,AL022323.1,LINC02454,LINC00294,AC100861.1和LINC02081.生存分析表明高风险组预后较差.3年生存率的ROC曲线下面积(AUC)为0.951.单因素和多因素Cox分析表明风险值可以作为独立预后因子.GO和KEGG通路富集分析发现,差异基因可能与体液免疫反应、化学致癌作