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目的 筛选与胃癌预后存在关联性的微小RNAs(miRNAs)生物标志物,构建风险评分模型用于患者预后评估.方法 基于人类癌症和肿瘤基因图谱(TCGA)数据库下载胃癌miRNAs表达谱数据及样本相关临床信息,通过"DESeq2"软件包对miRNAs表达谱进行差异分析.采用单因素Cox回归分析和Kaplan-Meier生存分析筛选与预后存在关联性的miRNAs,并将预后miRNAs纳入多因素Cox回归分析用于预后风险评分模型的构建.通过"timeROC"软件包绘制受试者工作特征曲线(ROC),对模型效能进行评价.最后通过在线数据库对miRNAs可能结合的信使RNAs(mRNAs)进行预测,并通过基因本体(GO)、京都基因与基因组百科全书(KEGG)预测其功能.结果 以log2|Fold Change|>1,P<0.05为标准,筛选得到248个胃癌组织中差异表达的miRNAs.通过单因素Cox回归分析及Kaplan-Meier生存分析筛选到6个与患者总体生存率有关联性的差异表达的miRNAs,随后使用多因素Cox回归分析成功构建胃癌miRNAs预后风险评分模型,风险评分=0.04835×miR-181b-1+0.11206×miR-548d-1+0.06800×miR-675+0.07587×miR-708+1.17521×miR-4640+0.08989×miR-4709.Kaplan-Meier生存曲线结果显示,风险评分高的患者预后较差(P<0.001);模型5年总体生存率ROC曲线下面积(AUC)为0.776,证明该模型能够有效预

作者:史爽;李娟;米琦;王允山;杜鲁涛;王传新

来源:山东大学学报(医学版) 2020 年 58卷 7期

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作者:
史爽;李娟;米琦;王允山;杜鲁涛;王传新
来源:
山东大学学报(医学版) 2020 年 58卷 7期
标签:
胃癌 miRNAs 预后 TCGA数据库 Cox风险评分模型
目的 筛选与胃癌预后存在关联性的微小RNAs(miRNAs)生物标志物,构建风险评分模型用于患者预后评估.方法 基于人类癌症和肿瘤基因图谱(TCGA)数据库下载胃癌miRNAs表达谱数据及样本相关临床信息,通过"DESeq2"软件包对miRNAs表达谱进行差异分析.采用单因素Cox回归分析和Kaplan-Meier生存分析筛选与预后存在关联性的miRNAs,并将预后miRNAs纳入多因素Cox回归分析用于预后风险评分模型的构建.通过"timeROC"软件包绘制受试者工作特征曲线(ROC),对模型效能进行评价.最后通过在线数据库对miRNAs可能结合的信使RNAs(mRNAs)进行预测,并通过基因本体(GO)、京都基因与基因组百科全书(KEGG)预测其功能.结果 以log2|Fold Change|>1,P<0.05为标准,筛选得到248个胃癌组织中差异表达的miRNAs.通过单因素Cox回归分析及Kaplan-Meier生存分析筛选到6个与患者总体生存率有关联性的差异表达的miRNAs,随后使用多因素Cox回归分析成功构建胃癌miRNAs预后风险评分模型,风险评分=0.04835×miR-181b-1+0.11206×miR-548d-1+0.06800×miR-675+0.07587×miR-708+1.17521×miR-4640+0.08989×miR-4709.Kaplan-Meier生存曲线结果显示,风险评分高的患者预后较差(P<0.001);模型5年总体生存率ROC曲线下面积(AUC)为0.776,证明该模型能够有效预