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构建由自噬相关基因组成的预后模型,预测肝细胞癌(HCC)患者的生存预后情况,为其个性化诊疗和临床研究提供依据.利用TCGA数据库中HCC的测序信息与人类自噬数据库联合,筛选差异表达的自噬相关基因,对其进行GO富集与KEGG通路分析;通过单因素与多因素Cox分析筛选与患者生存预后明显相关的风险基因,构建预后风险评分模型;根据模型计算患者风险值并验证模型,利用GEPIA2.0网页工具与HPA数据库对风险基因在HCC中的表达情况以及与生存预后的关系进行验证.结果发现,HCC肿瘤组织相较正常组织共筛选到61个差异表达的自噬相关基因(表达上调57个,下调4个),GO富集与KEGG通路分析显示均与自噬有关;单因素Cox分析共筛选到12个与患者生存预后相关的基因,多因素Cox分析后共有4个基因被纳入预后风险评分模型,分别是SQSTM1、HDAC1、RHEB和ATIC,计算公式为:风险值(risk score)=SQSTM1表达量×0.185+HDAC1表达量×0.382+RHEB表达量×0.423+ATIC表达量×0.438;K-M生存曲线显示高风险组生存率低于低风险组,风险曲线提示4个基因与不良预后密切相关,ROC曲线证明模型具有预测意义;GEPIA2.0网页工具以及HPA数据库表明高表达4个基因均导致患者生存率降低.所构建预后风险评分模型可有效预测HCC患者生存预后情况,并提供个性化诊疗策略.

作者:桂子玮;李艳;王昕苑;韩佳奇;姚诗琪;牛晓辰

来源:生物信息学 2021 年 19卷 3期

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作者:
桂子玮;李艳;王昕苑;韩佳奇;姚诗琪;牛晓辰
来源:
生物信息学 2021 年 19卷 3期
标签:
肝细胞癌;自噬;预后模型
构建由自噬相关基因组成的预后模型,预测肝细胞癌(HCC)患者的生存预后情况,为其个性化诊疗和临床研究提供依据.利用TCGA数据库中HCC的测序信息与人类自噬数据库联合,筛选差异表达的自噬相关基因,对其进行GO富集与KEGG通路分析;通过单因素与多因素Cox分析筛选与患者生存预后明显相关的风险基因,构建预后风险评分模型;根据模型计算患者风险值并验证模型,利用GEPIA2.0网页工具与HPA数据库对风险基因在HCC中的表达情况以及与生存预后的关系进行验证.结果发现,HCC肿瘤组织相较正常组织共筛选到61个差异表达的自噬相关基因(表达上调57个,下调4个),GO富集与KEGG通路分析显示均与自噬有关;单因素Cox分析共筛选到12个与患者生存预后相关的基因,多因素Cox分析后共有4个基因被纳入预后风险评分模型,分别是SQSTM1、HDAC1、RHEB和ATIC,计算公式为:风险值(risk score)=SQSTM1表达量×0.185+HDAC1表达量×0.382+RHEB表达量×0.423+ATIC表达量×0.438;K-M生存曲线显示高风险组生存率低于低风险组,风险曲线提示4个基因与不良预后密切相关,ROC曲线证明模型具有预测意义;GEPIA2.0网页工具以及HPA数据库表明高表达4个基因均导致患者生存率降低.所构建预后风险评分模型可有效预测HCC患者生存预后情况,并提供个性化诊疗策略.