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目的:利用生物信息学鉴别与食管鳞癌预后及免疫相关的长链非编码RNA(lncRNA),并构建预后风险模型。方法:从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载食管鳞癌患者的转录组数据及临床资料。从分子数据库得到免疫基因,与转录组数据取交集得到免疫相关基因。使用相关性分析得到免疫相关lncRNA。通过单因素COX分析获得与预后相关的免疫lncRNA。依据这些lncRNAs在样本中的表达量,构建COX预后风险评分模型,计算风险值。依据风险值,区分出高低风险组。通过受试者工作特征曲线(ROC)比较曲线下面积,评估模型的有效性。结果:从TCGA数据库下载得到95例食管鳞癌样本,免疫基因与转录组数据取交集得到免疫相关的基因331个。通过相关性分析和单因素COX分析得到6个显著与预后相关的免疫lncRNA(分别为LINC02159、AC092484.1、AC099850.3、AC125807.2、AC105277.1和AC037459.3),并构建基于这6个lncRNA的预后风险模型,依据患者的风险值,以中位数为临界点,将患者分为高低风险组。通过生存分析比较5年生存率,发现高风险组的生存率显著低于低风险组( P<0.01)。ROC曲线结果表明曲线下面积(AUC)为0.844。 结论:免疫预后相关lncRNA可以预测食管鳞癌患者的预后,并为食管鳞癌免疫相关lncRNA研究及治疗提供线索。

作者:黄玉;张鹏;邹燕梅;朱思娴;吴莹莹

来源:中华实验外科杂志 2021 年 38卷 9期

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作者:
黄玉;张鹏;邹燕梅;朱思娴;吴莹莹
来源:
中华实验外科杂志 2021 年 38卷 9期
标签:
生物信息学 食管鳞癌 Bioinformatics analysis Esophageal squamous cell carcinoma
目的:利用生物信息学鉴别与食管鳞癌预后及免疫相关的长链非编码RNA(lncRNA),并构建预后风险模型。方法:从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载食管鳞癌患者的转录组数据及临床资料。从分子数据库得到免疫基因,与转录组数据取交集得到免疫相关基因。使用相关性分析得到免疫相关lncRNA。通过单因素COX分析获得与预后相关的免疫lncRNA。依据这些lncRNAs在样本中的表达量,构建COX预后风险评分模型,计算风险值。依据风险值,区分出高低风险组。通过受试者工作特征曲线(ROC)比较曲线下面积,评估模型的有效性。结果:从TCGA数据库下载得到95例食管鳞癌样本,免疫基因与转录组数据取交集得到免疫相关的基因331个。通过相关性分析和单因素COX分析得到6个显著与预后相关的免疫lncRNA(分别为LINC02159、AC092484.1、AC099850.3、AC125807.2、AC105277.1和AC037459.3),并构建基于这6个lncRNA的预后风险模型,依据患者的风险值,以中位数为临界点,将患者分为高低风险组。通过生存分析比较5年生存率,发现高风险组的生存率显著低于低风险组( P<0.01)。ROC曲线结果表明曲线下面积(AUC)为0.844。 结论:免疫预后相关lncRNA可以预测食管鳞癌患者的预后,并为食管鳞癌免疫相关lncRNA研究及治疗提供线索。