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[目的]联合免疫相关长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA),探索用于评估结肠癌预后的新模型.[方法]我们从癌症基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库中下载结肠癌患者的临床数据和基因表达信息,从分子标记数据库v4.0获得免疫相关的基因.Perl软件和R软件用于数据处理和分析.利用R语言的相关性检验获得结肠癌免疫相关lncRNAs.结合临床数据,利用单因素Cox回归分析筛选出与结肠癌预后相关的免疫相关lncRNAs,随后进一步多因素分析,筛选出构建风险评分模型的lncRNAs.根据风险评分的中位数将患者分为高风险组和低风险组,运用Kaplan-Meier(K-M)生存分析及独立预后因素评估对模型进行评价,并将此模型联合其他临床因素构建列线图,对个体进行生存率预测.[结果]单因素Cox回归分析筛选出33个与结肠癌预后相关的免疫相关lncRNA,多因素Cox回归分析最终确定12个免疫相关lncRNA用来构建风险评分模型.以中位风险评分作为临界值,患者可被分为高风险组和低风险组,低风险和高风险组的5年生存率分别为86.1%和42.7%.此外,风险评分模型可作为结肠癌的独立预后因子,联合结肠癌其他临床因素和风险评分,建立了列线图以预测结肠癌个体生存率,该列线图的C指数为0.807(95%CI:0.762~0.854),校准图显示预测值与实际观测

作者:吴彬;姚颐;董熠;杨思琦;宋启斌

来源:肿瘤学杂志 2020 年 26卷 11期

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作者:
吴彬;姚颐;董熠;杨思琦;宋启斌
来源:
肿瘤学杂志 2020 年 26卷 11期
标签:
结肠癌 免疫 lncRNA 预后 生存分析
[目的]联合免疫相关长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA),探索用于评估结肠癌预后的新模型.[方法]我们从癌症基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库中下载结肠癌患者的临床数据和基因表达信息,从分子标记数据库v4.0获得免疫相关的基因.Perl软件和R软件用于数据处理和分析.利用R语言的相关性检验获得结肠癌免疫相关lncRNAs.结合临床数据,利用单因素Cox回归分析筛选出与结肠癌预后相关的免疫相关lncRNAs,随后进一步多因素分析,筛选出构建风险评分模型的lncRNAs.根据风险评分的中位数将患者分为高风险组和低风险组,运用Kaplan-Meier(K-M)生存分析及独立预后因素评估对模型进行评价,并将此模型联合其他临床因素构建列线图,对个体进行生存率预测.[结果]单因素Cox回归分析筛选出33个与结肠癌预后相关的免疫相关lncRNA,多因素Cox回归分析最终确定12个免疫相关lncRNA用来构建风险评分模型.以中位风险评分作为临界值,患者可被分为高风险组和低风险组,低风险和高风险组的5年生存率分别为86.1%和42.7%.此外,风险评分模型可作为结肠癌的独立预后因子,联合结肠癌其他临床因素和风险评分,建立了列线图以预测结肠癌个体生存率,该列线图的C指数为0.807(95%CI:0.762~0.854),校准图显示预测值与实际观测