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背景与目的 自噬相关基因(autophagy related genes, ARGs)可调控溶酶体的降解过程从而诱导细胞发生自噬,参与多种癌症的发生发展,肿瘤组织中ARGs的表达情况在预测患者生存方面具有很大的前景.本研究基于ARGs构建了肺腺癌(lung adenocarcinoma, LUAD)预后风险评分模型.方法 通过GeneCards数据库获得5,786个ARGs.从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas, TCGA)数据库收集了395个LUAD患者的基因表达谱及临床数据,提取所有ARGs的表达数据,利用R软件筛选差异表达的ARGs.对差异表达的ARGs进行生存分析,筛选有预后价值的ARGs并进行功能富集分析.利用套索(the least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)回归和Cox回归模型构建ARGs的预后风险评分模型.绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)得到风险评分的最佳cut-off值,将患者分为高风险评分组和低风险评分组.计算ROC曲线下面积(area under curve, AUC)和绘制Kaplan-Meier生存曲线评估模型性能,并在外部数据集验证.最后利用单因素和多因素Cox回归分析评价模型是否具有独立预后价值,并分析其临床相关性.结果 通过生存分析初步筛选了52个与预后相关的ARGs,以此为基础,利用LASSO回归和Cox回归分析构建了由5个

作者:周静;王心悦;李兆娜;蒋日成

来源:中国肺癌杂志 2021 年 24卷 8期

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作者:
周静;王心悦;李兆娜;蒋日成
来源:
中国肺癌杂志 2021 年 24卷 8期
标签:
自噬相关基因 肺肿瘤 预后模型 Cox回归模型 LASSO回归
背景与目的 自噬相关基因(autophagy related genes, ARGs)可调控溶酶体的降解过程从而诱导细胞发生自噬,参与多种癌症的发生发展,肿瘤组织中ARGs的表达情况在预测患者生存方面具有很大的前景.本研究基于ARGs构建了肺腺癌(lung adenocarcinoma, LUAD)预后风险评分模型.方法 通过GeneCards数据库获得5,786个ARGs.从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas, TCGA)数据库收集了395个LUAD患者的基因表达谱及临床数据,提取所有ARGs的表达数据,利用R软件筛选差异表达的ARGs.对差异表达的ARGs进行生存分析,筛选有预后价值的ARGs并进行功能富集分析.利用套索(the least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)回归和Cox回归模型构建ARGs的预后风险评分模型.绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)得到风险评分的最佳cut-off值,将患者分为高风险评分组和低风险评分组.计算ROC曲线下面积(area under curve, AUC)和绘制Kaplan-Meier生存曲线评估模型性能,并在外部数据集验证.最后利用单因素和多因素Cox回归分析评价模型是否具有独立预后价值,并分析其临床相关性.结果 通过生存分析初步筛选了52个与预后相关的ARGs,以此为基础,利用LASSO回归和Cox回归分析构建了由5个