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目的:通过生物信息学分析筛选胃腺癌的差异表达免疫相关基因及癌症相关通路,结合免疫细胞微环境预测胃腺癌的预后。方法:从癌症基因图谱数据库(TCGA)和基因表达(GEO)数据库下载RNA测序数据和临床数据通过生物信息学分析,获得343例胃腺癌组织和30例正常组织中差异表达的免疫相关基因;根据单因素和多因素Cox回归分析筛选与生存相关的免疫相关基因并构建预后风险模型,并使用CIBERSORT算法探索免疫相关基因与免疫细胞微环境的关系。结果:TCGA数据库中共获得8 202个差异表达基因,其中有4 908个上调差异表达基因、3 294个下调差异表达基因。GSE118916中共获得1 762个差异表达基因,其中909个上调差异表达基因、853个下调差异表达基因。最终获得差异表达免疫相关基因(IRG)共78个,其中47个上调基因、31个下调基因;其中BMP8A、MMP12、NRG4、S100A9和TUBB3证实与胃腺癌患者的生存显著相关。生存分析表明高风险组预后差,多因素分析显示风险评分是独立的预后因素,并在TCGA数据集和GEO外部验证集都有良好预测性能。此外,肿瘤浸润性免疫细胞分析结果表明,该风险评分可以反映肿瘤免疫细胞微环境的状态。结论:BMP8A、MMP12、NRG4、S100A9和TUBB3及其构建的风险模型与胃腺癌患者的预后相关,结合肿瘤浸润

作者:夏楠;夏泠;张万芳;周福祥

来源:中华医学杂志 2022 年 102卷 12期

知识库介绍

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作者:
夏楠;夏泠;张万芳;周福祥
来源:
中华医学杂志 2022 年 102卷 12期
标签:
生物信息学 肿瘤微环境 预后 免疫相关基因 胃腺癌 Bioinformatics Tumor microenvironment Prognosis Immune-related genes Gastric adenocarcinoma
目的:通过生物信息学分析筛选胃腺癌的差异表达免疫相关基因及癌症相关通路,结合免疫细胞微环境预测胃腺癌的预后。方法:从癌症基因图谱数据库(TCGA)和基因表达(GEO)数据库下载RNA测序数据和临床数据通过生物信息学分析,获得343例胃腺癌组织和30例正常组织中差异表达的免疫相关基因;根据单因素和多因素Cox回归分析筛选与生存相关的免疫相关基因并构建预后风险模型,并使用CIBERSORT算法探索免疫相关基因与免疫细胞微环境的关系。结果:TCGA数据库中共获得8 202个差异表达基因,其中有4 908个上调差异表达基因、3 294个下调差异表达基因。GSE118916中共获得1 762个差异表达基因,其中909个上调差异表达基因、853个下调差异表达基因。最终获得差异表达免疫相关基因(IRG)共78个,其中47个上调基因、31个下调基因;其中BMP8A、MMP12、NRG4、S100A9和TUBB3证实与胃腺癌患者的生存显著相关。生存分析表明高风险组预后差,多因素分析显示风险评分是独立的预后因素,并在TCGA数据集和GEO外部验证集都有良好预测性能。此外,肿瘤浸润性免疫细胞分析结果表明,该风险评分可以反映肿瘤免疫细胞微环境的状态。结论:BMP8A、MMP12、NRG4、S100A9和TUBB3及其构建的风险模型与胃腺癌患者的预后相关,结合肿瘤浸润