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目的 根据ESTIMATE算法探究TCGA数据库中免疫相关基因在乳腺癌中的预后价值.方法 从TCGA数据库获取606 例乳腺癌患者的临床信息和肿瘤样本的转录组数据,采用edgeR方法对转录组数据进行差异表达分析,通过ESTIMATE算法筛选出基于免疫分数或间质分数高低分组的差异表达基因;使用R软件绘制差异表达基因的聚类分析热图;使用韦恩图对基于免疫分数和间质分数得到的差异表达基因进行交集分析;运用STRING 数据库,搜索并预测表达显著差异基因编码蛋白质之间的相互作用;通过单因素Cox回归分析评估差异表达基因的预后作用;运用DAVID数据库对差异表达基因进行GO富集分析以及KEGG通路富集分析.结果 生存分析结果显示,高免疫分数组患者的总生存期中位值943 天,而低分组患者总生存期中位值 860 天,显著高分组患者总生存期显著高于低分组患者(P<0.05);而间质分数与乳腺癌患者总生存期之间无差异(P>0.05).进一步对免疫分数高分组和低分组患者表达上调的 951 个差异表达基因进行生存分析,发现 160 个基因与乳腺癌患者的总生存期显著相关;对上述160 个基因进行蛋白质互作分析,富集出与乳腺癌患者总生存率呈正相关的CTLA4、CD8A、CD19、CD27、CD2、IL2、GZMB、IL2RB、CD3E、CD40LG等基因.对上述160 个基因进行GO富集和KEGG通

作者:刘晨;贾迪;祝欣萍;高志鹏;杨佳璐;李欣;赵炜明

来源:齐齐哈尔医学院学报 2023 年 44卷 15期

知识库介绍

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作者:
刘晨;贾迪;祝欣萍;高志鹏;杨佳璐;李欣;赵炜明
来源:
齐齐哈尔医学院学报 2023 年 44卷 15期
标签:
乳腺癌 TCGA数据库 ESTIMATE算法 预后 Breast cancer TCGA database ESTIMATE algorithm Prognosis
目的 根据ESTIMATE算法探究TCGA数据库中免疫相关基因在乳腺癌中的预后价值.方法 从TCGA数据库获取606 例乳腺癌患者的临床信息和肿瘤样本的转录组数据,采用edgeR方法对转录组数据进行差异表达分析,通过ESTIMATE算法筛选出基于免疫分数或间质分数高低分组的差异表达基因;使用R软件绘制差异表达基因的聚类分析热图;使用韦恩图对基于免疫分数和间质分数得到的差异表达基因进行交集分析;运用STRING 数据库,搜索并预测表达显著差异基因编码蛋白质之间的相互作用;通过单因素Cox回归分析评估差异表达基因的预后作用;运用DAVID数据库对差异表达基因进行GO富集分析以及KEGG通路富集分析.结果 生存分析结果显示,高免疫分数组患者的总生存期中位值943 天,而低分组患者总生存期中位值 860 天,显著高分组患者总生存期显著高于低分组患者(P<0.05);而间质分数与乳腺癌患者总生存期之间无差异(P>0.05).进一步对免疫分数高分组和低分组患者表达上调的 951 个差异表达基因进行生存分析,发现 160 个基因与乳腺癌患者的总生存期显著相关;对上述160 个基因进行蛋白质互作分析,富集出与乳腺癌患者总生存率呈正相关的CTLA4、CD8A、CD19、CD27、CD2、IL2、GZMB、IL2RB、CD3E、CD40LG等基因.对上述160 个基因进行GO富集和KEGG通