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目的:通过生物信息学分析筛选与胃癌预后相关的微RNA(miRNA),构建风险评分模型并进行验证。方法:从人类癌症基因组图谱数据库下载491例样本的人类基因组miRNA测序数据(胃癌组织样本446份,正常胃组织样本45份)和相应的临床病理信息。通过R 4.0.2软件edgeR包对miRNA表达谱进行差异分析,将所得差异表达谱按1∶1的比例随机分为训练集和测试集。采用单因素Cox回归分析和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析筛选预后相关miRNA,进一步对筛选出的预后相关miRNA进行多因素Cox回归分析并构建预后风险评分模型。采用Kaplan-Meier曲线、受试者操作特征曲线、曲线下面积(AUC)动态变化曲线评估模型的预测效能。结果:以|log 2差异倍数|>1.5、 P<0.01为标准,筛选出175个胃癌组织中差异表达miRNA。通过单因素Cox回归分析和LASSO回归分析筛选出6个与胃癌患者总生存率相关的差异表达miRNA,使用多因素Cox回归分析成功构建5-miRNA风险评分模型:风险评分=0.183×hsa-miRNA-184+0.086×hsa-miRNA-675-0.231×hsa-miRNA-2115+0.548×hsa-miRNA-3943-1.455×hsa-miRNA-1246。在训练集、测试集、总体数据集中,高风险组患者的累积生存率均低于低风险组,差异均有统计学意义( χ2=18.90、9.50、26.70

作者:郭笑笑;谢肖立;康宁;姜胜莹;姜慧卿

来源:中华消化杂志 2021 年 41卷 8期

知识库介绍

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作者:
郭笑笑;谢肖立;康宁;姜胜莹;姜慧卿
来源:
中华消化杂志 2021 年 41卷 8期
标签:
胃肿瘤 微RNA TCGA数据库 预后 生物信息学 Stomach neoplasms MicroRNAs TCGA database Prognosis Bioinformatics
目的:通过生物信息学分析筛选与胃癌预后相关的微RNA(miRNA),构建风险评分模型并进行验证。方法:从人类癌症基因组图谱数据库下载491例样本的人类基因组miRNA测序数据(胃癌组织样本446份,正常胃组织样本45份)和相应的临床病理信息。通过R 4.0.2软件edgeR包对miRNA表达谱进行差异分析,将所得差异表达谱按1∶1的比例随机分为训练集和测试集。采用单因素Cox回归分析和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析筛选预后相关miRNA,进一步对筛选出的预后相关miRNA进行多因素Cox回归分析并构建预后风险评分模型。采用Kaplan-Meier曲线、受试者操作特征曲线、曲线下面积(AUC)动态变化曲线评估模型的预测效能。结果:以|log 2差异倍数|>1.5、 P<0.01为标准,筛选出175个胃癌组织中差异表达miRNA。通过单因素Cox回归分析和LASSO回归分析筛选出6个与胃癌患者总生存率相关的差异表达miRNA,使用多因素Cox回归分析成功构建5-miRNA风险评分模型:风险评分=0.183×hsa-miRNA-184+0.086×hsa-miRNA-675-0.231×hsa-miRNA-2115+0.548×hsa-miRNA-3943-1.455×hsa-miRNA-1246。在训练集、测试集、总体数据集中,高风险组患者的累积生存率均低于低风险组,差异均有统计学意义( χ2=18.90、9.50、26.70