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目的 寻找结肠腺癌(COAD)免疫相关预后标志物,以期能够准确预测COAD患者预后.方法 基于癌症基因组图谱(TCGA)数据库分析COAD患者免疫相关差异基因,通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)与COX回归分析得到风险模型,根据风险值的中位值将患者分为高、低风险组,比较两者预后,在基因表达数据集(GEO)数据库中验证模型.结果 通过分析共得到1015个免疫相关差异基因.COX回归分析得到由维甲酸受体相关孤核受体C(RORC)、富含亮氨酸重复序列Fli-I相互作用蛋白2(LRRFIP2)、半乳糖凝集素4(LGALS4)构成的风险模型,高风险组较低风险组预后较差并在GEO中得到验证,通过单因素与多因素COX分析发现模型可作为COAD患者独立预后风险模型.结论 通过免疫相关预后差异基因建立模型,可以预测COAD患者预后.

作者:何翔;万首伟;贺强;侯吉学

来源:细胞与分子免疫学杂志 2023 年 39卷 6期

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作者:
何翔;万首伟;贺强;侯吉学
来源:
细胞与分子免疫学杂志 2023 年 39卷 6期
标签:
结肠腺癌 免疫相关基因 维甲酸受体相关孤核受体C(RORC) 富含亮氨酸重复序列Fli-I相互作用蛋白2(LRRFIP2) 半乳糖凝集素4(LGALS4/galectin-4) 癌症基因组图谱(TCGA) 预后 colon adenocarcinoma immune related genes(IREGs) RAR related orphan receptor C(RORC) leucine-rich repeat Fli-I-interacting protein 2(LRRFIP2) lectin galactoside-binding soluble 4(galectin 4) TCGA prognosis
目的 寻找结肠腺癌(COAD)免疫相关预后标志物,以期能够准确预测COAD患者预后.方法 基于癌症基因组图谱(TCGA)数据库分析COAD患者免疫相关差异基因,通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)与COX回归分析得到风险模型,根据风险值的中位值将患者分为高、低风险组,比较两者预后,在基因表达数据集(GEO)数据库中验证模型.结果 通过分析共得到1015个免疫相关差异基因.COX回归分析得到由维甲酸受体相关孤核受体C(RORC)、富含亮氨酸重复序列Fli-I相互作用蛋白2(LRRFIP2)、半乳糖凝集素4(LGALS4)构成的风险模型,高风险组较低风险组预后较差并在GEO中得到验证,通过单因素与多因素COX分析发现模型可作为COAD患者独立预后风险模型.结论 通过免疫相关预后差异基因建立模型,可以预测COAD患者预后.