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目的 基于焦亡相关lncRNA构建喉癌的预后模型.方法 从TCGA数据库下载喉癌转录组表达数据和患者的临床资料.利用Wilcox秩和检验和Spearman相关性分析筛选出差异表达的焦亡相关lncRNA.进一步利用单因素Cox分析筛选出与患者预后相关的lncRNA(P<0.05),并使用多因素Cox回归建立预后模型.ROC评估该预后模型的敏感度和特异性.结果 与正常喉组织相比,喉癌组织中差异表达的焦亡相关lncRNA共有483个(|log FC|≥1,FDR<0.05).单因素Cox分析显示在差异表达的lncRNA中有23个与预后有关.多因素Cox回归分析最终得到基于10个lncRNA的预测喉癌患者生存的预后模型.ROC中曲线下面积(AUC)分析显示,该模型具有较好的预测能力(AUC>0.8).结论 焦亡相关lncRNA可用于预测喉癌患者的预后.

作者:刘长健;王健;刘绍严

来源:肿瘤防治研究 2022 年 49卷 4期

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作者:
刘长健;王健;刘绍严
来源:
肿瘤防治研究 2022 年 49卷 4期
标签:
喉癌 焦亡 lncRNA TCGA 预后模型
目的 基于焦亡相关lncRNA构建喉癌的预后模型.方法 从TCGA数据库下载喉癌转录组表达数据和患者的临床资料.利用Wilcox秩和检验和Spearman相关性分析筛选出差异表达的焦亡相关lncRNA.进一步利用单因素Cox分析筛选出与患者预后相关的lncRNA(P<0.05),并使用多因素Cox回归建立预后模型.ROC评估该预后模型的敏感度和特异性.结果 与正常喉组织相比,喉癌组织中差异表达的焦亡相关lncRNA共有483个(|log FC|≥1,FDR<0.05).单因素Cox分析显示在差异表达的lncRNA中有23个与预后有关.多因素Cox回归分析最终得到基于10个lncRNA的预测喉癌患者生存的预后模型.ROC中曲线下面积(AUC)分析显示,该模型具有较好的预测能力(AUC>0.8).结论 焦亡相关lncRNA可用于预测喉癌患者的预后.