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目的 基于蛋白激酶的生物信息学分析构建喉癌预后预测模型,并评价其对喉癌患者预后的预测能力.方法 从美国癌症基因组图谱(TCGA)数据库获取96例喉癌患者的样本转录组数据及相关临床数据.利用R语言筛选喉癌预后相关基因,并与蛋白激酶基因取交集,获得与喉癌预后相关的蛋白激酶基因.通过最小绝对收缩与选择算子(LASSO)回归分析构建喉癌预后预测模型并进行风险评分.根据风险评分的中位值将总样本分为高危组和低危组,绘制生存分析曲线及受试者工作特征(ROC)曲线,并通过riskScore和survStat分析评估该模型的预测能力.利用GO功能分析模型中蛋白激酶基因的功能.结果 25个蛋白激酶基因与喉癌患者的预后生存时间显著相关(P<0.05).基于16个蛋白激酶基因构建的喉癌预后预测模型的风险评分能够将喉癌样本分成高危组和低危组,高危组的生存率显著低于低危组(P<0.05).ROC曲线、riskScore和survStat分析结果显示,该模型具有较高的预测喉癌预后的能力.功能分析结果显示,喉癌预后相关蛋白激酶的功能主要富集在细胞黏附、细胞迁移正性调控、NF-kappaB及JUNK等信号通路的调控等(P<0.05).结论 本研究成功构建了基于蛋白激酶的喉癌预后预测模型,该模型对喉癌患者预后的预测能力较好.

作者:孙娟;杨莉娜;崔昊晶;胡文良;苏琳

来源:局解手术学杂志 2022 年 31卷 5期

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作者:
孙娟;杨莉娜;崔昊晶;胡文良;苏琳
来源:
局解手术学杂志 2022 年 31卷 5期
标签:
喉癌 蛋白激酶 预后 癌症基因组图谱数据库
目的 基于蛋白激酶的生物信息学分析构建喉癌预后预测模型,并评价其对喉癌患者预后的预测能力.方法 从美国癌症基因组图谱(TCGA)数据库获取96例喉癌患者的样本转录组数据及相关临床数据.利用R语言筛选喉癌预后相关基因,并与蛋白激酶基因取交集,获得与喉癌预后相关的蛋白激酶基因.通过最小绝对收缩与选择算子(LASSO)回归分析构建喉癌预后预测模型并进行风险评分.根据风险评分的中位值将总样本分为高危组和低危组,绘制生存分析曲线及受试者工作特征(ROC)曲线,并通过riskScore和survStat分析评估该模型的预测能力.利用GO功能分析模型中蛋白激酶基因的功能.结果 25个蛋白激酶基因与喉癌患者的预后生存时间显著相关(P<0.05).基于16个蛋白激酶基因构建的喉癌预后预测模型的风险评分能够将喉癌样本分成高危组和低危组,高危组的生存率显著低于低危组(P<0.05).ROC曲线、riskScore和survStat分析结果显示,该模型具有较高的预测喉癌预后的能力.功能分析结果显示,喉癌预后相关蛋白激酶的功能主要富集在细胞黏附、细胞迁移正性调控、NF-kappaB及JUNK等信号通路的调控等(P<0.05).结论 本研究成功构建了基于蛋白激酶的喉癌预后预测模型,该模型对喉癌患者预后的预测能力较好.