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目的:应用生物信息学方法筛选胰腺导管腺癌的预后风险标志物.方法:从TCGA数据库下载胰腺导管腺癌患者的临床资料、miRNA和基因表达谱数据.然后应用弹性网络Cox比例风险回归(EN-Cox)模型、受试者工作特征(ROC)曲线和生存分析筛选出与胰腺导管腺癌预后风险明显相关的miRNA和基因.最后,对筛选到的预后风险基因与miRNA的潜在靶基因进行文献挖掘及功能分析.结果:经过数据预处理,共得到137例胰腺导管腺癌患者的完整临床资料及797个miRNA和19 969个基因表达谱数据.基于λ=0.107的参数值,EN-Cox分析筛选出了包括54个基因和5个miRNA在内的59个潜在的预后风险因素;根据ROC曲线确定病例分组的截断值,并绘制Kaplan-Meier曲线,最后共筛选出17个胰腺导管腺癌预后风险标志物(均P<0.05),包括16个基因和1个miRNA(miRNA-125a).在16个预后风险基因中,谷胱甘肽S转移酶μ4(GSTM4)、可诱导T细胞共刺激分子配体(ICOSLG)、精子发生相关2(SPATA2)同时又是miRNA-125a的靶基因;只有GATA结合蛋白1(GATA1为转录因子编码基因.结论:所筛选的因子在胰腺癌中的作用还有待阐明,并有望成为判断胰腺导管腺癌预后的指标及治疗靶点.

作者:张志鹏;陆晔斌;陈泓西;夏华;孙维佳

来源:中国普通外科杂志 2017 年 26卷 9期

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作者:
张志鹏;陆晔斌;陈泓西;夏华;孙维佳
来源:
中国普通外科杂志 2017 年 26卷 9期
标签:
胰腺肿瘤 癌,导管 生物标记,肿瘤 计算生物学
目的:应用生物信息学方法筛选胰腺导管腺癌的预后风险标志物.方法:从TCGA数据库下载胰腺导管腺癌患者的临床资料、miRNA和基因表达谱数据.然后应用弹性网络Cox比例风险回归(EN-Cox)模型、受试者工作特征(ROC)曲线和生存分析筛选出与胰腺导管腺癌预后风险明显相关的miRNA和基因.最后,对筛选到的预后风险基因与miRNA的潜在靶基因进行文献挖掘及功能分析.结果:经过数据预处理,共得到137例胰腺导管腺癌患者的完整临床资料及797个miRNA和19 969个基因表达谱数据.基于λ=0.107的参数值,EN-Cox分析筛选出了包括54个基因和5个miRNA在内的59个潜在的预后风险因素;根据ROC曲线确定病例分组的截断值,并绘制Kaplan-Meier曲线,最后共筛选出17个胰腺导管腺癌预后风险标志物(均P<0.05),包括16个基因和1个miRNA(miRNA-125a).在16个预后风险基因中,谷胱甘肽S转移酶μ4(GSTM4)、可诱导T细胞共刺激分子配体(ICOSLG)、精子发生相关2(SPATA2)同时又是miRNA-125a的靶基因;只有GATA结合蛋白1(GATA1为转录因子编码基因.结论:所筛选的因子在胰腺癌中的作用还有待阐明,并有望成为判断胰腺导管腺癌预后的指标及治疗靶点.