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目的:探讨铁死亡相关的长链非编码RNAs(LcRNAs)在甲状腺癌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(TCGA)数据库下栽甲状腺癌的转录本数据和临床数据,铁死亡相关的基因数据集是从铁死亡数据库(http://www.zhounan.org/ferrdb/)下载的259个基因集.得到铁死亡相关LncRNAs,与患者临床信息合并后,通过单因素Cox回归分析和Kaplan-Meier生存分析两种方法得到与甲状腺癌预后相关的铁死亡LncRNAs,通过R的survival包构建COX模型以此来建立最佳预后风险模型并予以验证.结果:获得30个铁死亡相关的LncRNAs,多因素cox分析得到10个与甲状腺癌预后相关的铁死亡LncRNAs,包括AL136366.1、AL1622312、CRNDE、AC004918.3、LINC02471、AC092279.1、AC046143.1、LINC02454、DOCK9-DT、AC008063.1.Kaplan-Meier生存分析表明高风险组预后较差.单因素和多因素Cox分析表明风险评分可以作为独立预后因子.KEGG通路富集分析发现,差异基因可能与嘧啶代谢、核苷酸切除修复、NOTCH信号通路等通路有关.结论:通过生物信息学方法筛选出10个与甲状腺癌预后的铁死亡相关LncRNAs,并成功构建预后风险模型.

作者:章静;王黎明;周金宝;刘贺;潘越;朱峰

来源:现代生物医学进展 2022 年 22卷 2期

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作者:
章静;王黎明;周金宝;刘贺;潘越;朱峰
来源:
现代生物医学进展 2022 年 22卷 2期
标签:
甲状腺癌;铁死亡;LncRNAs;生物信息学;预后;风险模型
目的:探讨铁死亡相关的长链非编码RNAs(LcRNAs)在甲状腺癌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(TCGA)数据库下栽甲状腺癌的转录本数据和临床数据,铁死亡相关的基因数据集是从铁死亡数据库(http://www.zhounan.org/ferrdb/)下载的259个基因集.得到铁死亡相关LncRNAs,与患者临床信息合并后,通过单因素Cox回归分析和Kaplan-Meier生存分析两种方法得到与甲状腺癌预后相关的铁死亡LncRNAs,通过R的survival包构建COX模型以此来建立最佳预后风险模型并予以验证.结果:获得30个铁死亡相关的LncRNAs,多因素cox分析得到10个与甲状腺癌预后相关的铁死亡LncRNAs,包括AL136366.1、AL1622312、CRNDE、AC004918.3、LINC02471、AC092279.1、AC046143.1、LINC02454、DOCK9-DT、AC008063.1.Kaplan-Meier生存分析表明高风险组预后较差.单因素和多因素Cox分析表明风险评分可以作为独立预后因子.KEGG通路富集分析发现,差异基因可能与嘧啶代谢、核苷酸切除修复、NOTCH信号通路等通路有关.结论:通过生物信息学方法筛选出10个与甲状腺癌预后的铁死亡相关LncRNAs,并成功构建预后风险模型.