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目的 基于增强子RNA(enhancer RNA,eRNA)构建肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)预后模型,并寻找理想的预后生物标志物.方法 利用癌症基因图谱(the Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库eRNA表达谱和HCC患者临床数据筛选出关键eRNA,采用Lasso-Cox回归建立预后模型,以时间依赖性受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型区分度,并对关键eRNA进行生存分析和富集分析.结果 共筛选出27个关键eRNA.Lasso-Cox回归选定其中10个eRNA构建预后预测模型.时间依赖性ROC曲线1年、3年、5年的AUC分别为0.73、0.66、0.67.DCP1A与HCC患者预后显著相关,且与肿瘤状态、病理分级、临床分期相关(均P<0.05).富集分析提示DCP1A主要位于细胞核内,通过发挥解旋酶、泛素化等活性,参与染色质修饰等生物学过程,且与癌症相关通路有关.结论 基于eRNA构建的预后模型可作为预测HCC患者生存的有效工具,DCP1A可能是HCC潜在的预后生物标志物.

作者:范阿慧;张瑞;周金池;何阳菘;樊代明;赵晓迪;卢瑗瑗

来源:中国癌症防治杂志 2021 年 13卷 5期

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作者:
范阿慧;张瑞;周金池;何阳菘;樊代明;赵晓迪;卢瑗瑗
来源:
中国癌症防治杂志 2021 年 13卷 5期
标签:
肝细胞癌;增强子RNA;预后;生物信息学
目的 基于增强子RNA(enhancer RNA,eRNA)构建肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)预后模型,并寻找理想的预后生物标志物.方法 利用癌症基因图谱(the Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库eRNA表达谱和HCC患者临床数据筛选出关键eRNA,采用Lasso-Cox回归建立预后模型,以时间依赖性受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型区分度,并对关键eRNA进行生存分析和富集分析.结果 共筛选出27个关键eRNA.Lasso-Cox回归选定其中10个eRNA构建预后预测模型.时间依赖性ROC曲线1年、3年、5年的AUC分别为0.73、0.66、0.67.DCP1A与HCC患者预后显著相关,且与肿瘤状态、病理分级、临床分期相关(均P<0.05).富集分析提示DCP1A主要位于细胞核内,通过发挥解旋酶、泛素化等活性,参与染色质修饰等生物学过程,且与癌症相关通路有关.结论 基于eRNA构建的预后模型可作为预测HCC患者生存的有效工具,DCP1A可能是HCC潜在的预后生物标志物.