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目的 利用生物信息学分析方法,通过对肿瘤基因组图谱(the Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中存储的子宫颈癌测序数据及临床资料进行分析,试图去识别子宫颈癌预后相关的lncRNA,弥补目前lncRNA在子宫颈癌上研究的不足.方法 TCGA数据库官网下载子宫颈癌转录组测序数据及临床资料,筛选子宫颈癌与正常组织的差异lncRNA,利用Kaplan-Meier生存分析和单因素Cox分析初步筛选与患者预后相关的lncRNA基因集,采用多因素Cox法对初步筛选的lncRNA基因集构建与子宫颈癌患者预后相关的基因模型,对在基因模型中具有显著性的lncRNA进行靶基因的功能注释.结果 首先筛选出子宫颈癌与正常组织差异的IncRNA 292个,利用Kaplan-Meier生存分析和单因素Cox分析初步筛选与患者预后具有相关lncRNA 8个,利用多因素Cox模型构建患者预后相关的7个lncRNA构成预测模型,AUC值为0.714,模型具有可靠性.结论 共筛选出7个与子宫颈癌预后相关的lncRNA,其中有4个lncRNA在子宫颈癌中尚未涉及,为今后进行相关研究提供方向.

作者:张妍;李娟;齐丽荣;何洪敏

来源:临床与实验病理学杂志 2020 年 36卷 10期

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作者:
张妍;李娟;齐丽荣;何洪敏
来源:
临床与实验病理学杂志 2020 年 36卷 10期
标签:
子宫颈肿瘤 TCGA数据库 lncRNA 生物信息分析
目的 利用生物信息学分析方法,通过对肿瘤基因组图谱(the Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中存储的子宫颈癌测序数据及临床资料进行分析,试图去识别子宫颈癌预后相关的lncRNA,弥补目前lncRNA在子宫颈癌上研究的不足.方法 TCGA数据库官网下载子宫颈癌转录组测序数据及临床资料,筛选子宫颈癌与正常组织的差异lncRNA,利用Kaplan-Meier生存分析和单因素Cox分析初步筛选与患者预后相关的lncRNA基因集,采用多因素Cox法对初步筛选的lncRNA基因集构建与子宫颈癌患者预后相关的基因模型,对在基因模型中具有显著性的lncRNA进行靶基因的功能注释.结果 首先筛选出子宫颈癌与正常组织差异的IncRNA 292个,利用Kaplan-Meier生存分析和单因素Cox分析初步筛选与患者预后具有相关lncRNA 8个,利用多因素Cox模型构建患者预后相关的7个lncRNA构成预测模型,AUC值为0.714,模型具有可靠性.结论 共筛选出7个与子宫颈癌预后相关的lncRNA,其中有4个lncRNA在子宫颈癌中尚未涉及,为今后进行相关研究提供方向.