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目的·构建结直肠癌(colorectalcancer,CRC)预后风险评分模型,分析不同评分CRC患者间显著差异的肿瘤特征信号通路或生物过程,并预测该模型对其他癌症患者的免疫治疗效果.方法·从公共数据库中收集8个独立的CRC微阵列数据集和2个CRC RNA-seq数据集,筛选每个CRC数据集中的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs).基于数据集共有的DEGs,采用单因素Cox回归模型筛选与不良预后相关的基因,采用套索(LASSO)回归和多因素Cox回归模型构建CRC预后风险评分模型.依据风险评分,将患者分为高风险组和低风险组.使用受试者操作特征曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)和Kaplan-Meier(KM)生存分析对模型性能进行评价.采用多因素Cox回归模型分析风险评分是否为CRC的独立预后因素.利用基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)探究高、低风险组CRC患者在肿瘤特征基因集相关通路中的差异.通过KM生存分析和x2检验预测其他癌症患者的免疫治疗效果,以评估模型的应用价值.结果·单因素Cox回归分析,从不同数据集共有的DEGs中获得16个与不良预后相关的基因;以此为基础,构建了包含8个特征基因的CRC预后风险评分模型.该模型在训练集(AUCmax=0.788)、内外部验证集(AUC均值>0.600)中展现了中等程度的准

作者:包汝娟;陈慧芳;董宇;叶幼琼;苏冰

来源:上海交通大学学报(医学版) 2021 年 41卷 3期

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作者:
包汝娟;陈慧芳;董宇;叶幼琼;苏冰
来源:
上海交通大学学报(医学版) 2021 年 41卷 3期
标签:
结直肠癌 套索回归 Cox回归模型 特征基因 预后模型
目的·构建结直肠癌(colorectalcancer,CRC)预后风险评分模型,分析不同评分CRC患者间显著差异的肿瘤特征信号通路或生物过程,并预测该模型对其他癌症患者的免疫治疗效果.方法·从公共数据库中收集8个独立的CRC微阵列数据集和2个CRC RNA-seq数据集,筛选每个CRC数据集中的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs).基于数据集共有的DEGs,采用单因素Cox回归模型筛选与不良预后相关的基因,采用套索(LASSO)回归和多因素Cox回归模型构建CRC预后风险评分模型.依据风险评分,将患者分为高风险组和低风险组.使用受试者操作特征曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)和Kaplan-Meier(KM)生存分析对模型性能进行评价.采用多因素Cox回归模型分析风险评分是否为CRC的独立预后因素.利用基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)探究高、低风险组CRC患者在肿瘤特征基因集相关通路中的差异.通过KM生存分析和x2检验预测其他癌症患者的免疫治疗效果,以评估模型的应用价值.结果·单因素Cox回归分析,从不同数据集共有的DEGs中获得16个与不良预后相关的基因;以此为基础,构建了包含8个特征基因的CRC预后风险评分模型.该模型在训练集(AUCmax=0.788)、内外部验证集(AUC均值>0.600)中展现了中等程度的准