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目的:探讨筛选出的长链非编码RNA(lncRNA)作为评估神经胶质瘤预后标志物的可能性。方法:选择癌症基因组图谱(TCGA)数据库建库至2018年12月的694个胶质瘤样本和5个癌旁组织样本,筛选胶质瘤组织与癌旁组织间有差异的lncRNA、微RNA(miRNA)和mRNA,分析三者与神经胶质瘤患者预后的相关性,并构建竞争性内源RNA(ceRNA)网络。基于基因本体(GO)数据库和京都基因与基因组百科全书(KEGG)数据库对mRNA的生物学功能进行富集分析。采用Kaplan-Meier法对各lncRNA、miRNA或mRNA不同表达水平患者进行生存分析,获得与预后相关的lncRNA、miRNA和mRNA。通过单因素和多因素Cox比例风险回归模型分析ceRNA网络中有差异的lncRNA,构建预测患者5年总生存率的lncRNA预后模型。根据构建的模型,计算TCGA数据库中694个样本每个样本的危险值,以中位危险值为临界值,将患者分为高风险组(≥中位危险值)、低风险组(<中位危险值),并绘制两组的生存曲线;绘制依据lncRNA预后模型的危险值预测TCGA数据库中神经胶质瘤患者5年总生存率的受试者工作特征(ROC)曲线;采用pheatmap R软件包绘制高、低风险组患者预后模型中各lncRNA基因表达水平的热图。结果:从TCGA数据库共得到神经胶质瘤与癌旁组织间有差异的44个lncRNA、1

作者:吴杰;闫可;洪蕾;王为华;朱文昱

来源:肿瘤研究与临床 2021 年 33卷 9期

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作者:
吴杰;闫可;洪蕾;王为华;朱文昱
来源:
肿瘤研究与临床 2021 年 33卷 9期
标签:
神经胶质瘤 长链非编码RNA 竞争性内源RNA 预后 比例危险度模型 Glioma Long non-coding RNA Competitive endogenous RNAs Prognosis Proportional hazards models
目的:探讨筛选出的长链非编码RNA(lncRNA)作为评估神经胶质瘤预后标志物的可能性。方法:选择癌症基因组图谱(TCGA)数据库建库至2018年12月的694个胶质瘤样本和5个癌旁组织样本,筛选胶质瘤组织与癌旁组织间有差异的lncRNA、微RNA(miRNA)和mRNA,分析三者与神经胶质瘤患者预后的相关性,并构建竞争性内源RNA(ceRNA)网络。基于基因本体(GO)数据库和京都基因与基因组百科全书(KEGG)数据库对mRNA的生物学功能进行富集分析。采用Kaplan-Meier法对各lncRNA、miRNA或mRNA不同表达水平患者进行生存分析,获得与预后相关的lncRNA、miRNA和mRNA。通过单因素和多因素Cox比例风险回归模型分析ceRNA网络中有差异的lncRNA,构建预测患者5年总生存率的lncRNA预后模型。根据构建的模型,计算TCGA数据库中694个样本每个样本的危险值,以中位危险值为临界值,将患者分为高风险组(≥中位危险值)、低风险组(<中位危险值),并绘制两组的生存曲线;绘制依据lncRNA预后模型的危险值预测TCGA数据库中神经胶质瘤患者5年总生存率的受试者工作特征(ROC)曲线;采用pheatmap R软件包绘制高、低风险组患者预后模型中各lncRNA基因表达水平的热图。结果:从TCGA数据库共得到神经胶质瘤与癌旁组织间有差异的44个lncRNA、1