铜死亡相关LncRNA预测胃癌的预后及免疫反应

基于生物信息学分析构建预后相关的预测模型,探讨铜死亡相关LncRNA与胃癌（GC）在免疫和预后方面的关系。从癌症基因组图谱（TCGA）数据库下载胃癌患者的RNA测序和临床数据,基于共表达分析筛选出铜死亡相关LncRNA,通过LASSO回归和多因素Cox回归分析构建出与胃癌预后密切相关的铜死亡相关LncRNA风险预测模型,并计算所有胃癌患者样本的风险评分。通过Kaplan-Meier生存分析、回归分析和受试者工作特征（ROC）曲线等证实模型的预后预测性能,并分析风险评分与通路富集分析、免疫浸润细胞、免疫检查点基因、体细胞基因突变及抗癌药物敏感性的相关性。差异表达分析结果表明,LncRNA HAGLR在肿瘤组织中的表达上调。通过实时荧光定量PCR(qRT-PCR)检测LncRNA HAGLR在69例行根治性手术胃癌患者的癌组织及癌旁组织的表达。结果表明,相比于癌旁组织,胃癌组织中HAGLR表达上调,且与肿瘤大小、浸润深度、肿瘤TNM分期、分化程度及淋巴结转移成明显相关性（P<0.05）。本研究构建的铜死亡相关LncRNA预后模型具有较高的预测价值,并且与免疫细胞浸润异质性明显相关,在...     

缺氧相关长链非编码RNA作为肝癌预后预测标志物的潜在价值

肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,简称肝癌)是一种常见的恶性肿瘤。缺氧是肝癌等实体肿瘤的一个重要特征,同时也是诱导肿瘤恶性进展的重要因素。然而,肝癌缺氧相关的长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)的鉴定及其在临床生存预后等方面的价值仍未得到系统的研究。本研究旨在通过肝癌转录组的整合分析鉴定肝癌缺氧相关的lncRNA,并评估其在肝癌预后中的价值。基于癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)计划的肝癌转录组数据的整合分析,初步鉴定到233个缺氧相关的候选lncRNA。进一步筛选具有预后价值的候选者,基于其中12个缺氧相关lncRNA(AC012676.1、PRR7-AS1、AC020915.2、AC008622.2、AC026401.3、MAPKAPK5-AS1、MYG1-AS1、AC015908.3、AC009275.1、MIR210HG、CYTOR和SNHG3)建立了肝癌预后风险模型。Cox比例风险回归分析显示,基于该模型计算的缺氧风险评分作为肝癌患者新的独立预后预测指标,优于传统的临床病理因...     

死亡相关的LncRNAs在甲状腺癌中的预后价值及预后风险模型构建

目的:探讨铁死亡相关的长链非编码RNAs(LncRNAs)在甲状腺癌中的预后价值并构建预后风险模型。方法:从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载甲状腺癌的转录本数据和临床数据,铁死亡相关的基因数据集是从铁死亡数据库(http://www.zhounan.org/ferrdb/)下载的259个基因集。得到铁死亡相关LncRNAs,与患者临床信息合并后,通过单因素Cox回归分析和Kaplan-Meier生存分析两种方法得到与甲状腺癌预后相关的铁死亡LncRNAs,通过R的survival包构建COX模型以此来建立最佳预后风险模型并予以验证。结果:获得30个铁死亡相关的LncRNAs,多因素cox分析得到10个与甲状腺癌预后相关的铁死亡LncRNAs,包括AL136366.1、AL162231.2、CRNDE、AC004918.3、LINC02471、AC092279.1、AC046143.1、LINC02454、DOCK9-DT、AC008063.1。Kaplan-Meier生存分析表明高风险组预后较差。单因素和多因素Cox分析表明风险评分可以作为独立预后因子。KEGG通路富集分析发现,差异基因可能与嘧啶代谢、核苷酸切除修复、NOTCH_信号通路等通路有关。结论:通过生物信息学方法筛选出10个与甲状腺癌预后的铁死亡相关LncRNAs,并成功构建预后风险模型。     

脑胶质瘤组织长链非编码RNA FTX、RHPN1-AS1表达与预后的关系

摘要 目的：探讨脑胶质瘤组织长链非编码核糖核酸(LncRNA) FTX、RHPN1-AS1表达与预后的关系。方法：选取我院105例脑胶质瘤患者手术切除的癌组织和癌旁组织（距离肿瘤边缘3~5 cm）。采用实时荧光定量PCR（qRT-PCR）检测组织中LncRNA FTX、RHPN1-AS1表达。分析LncRNA FTX、RHPN1-AS1表达与脑胶质瘤患者临床病理特征的关系。K-M法绘制不同LncRNA FTX、RHPN1-AS1表达脑胶质瘤患者术后5年无进展生存期和总生存期曲线。Cox回归分析脑胶质瘤患者预后不良的影响因素。结果：脑胶质瘤组织中LncRNA FTX、RHPN1-AS1表达水平高于癌旁组织(P＜0.05)。LncRNA FTX、RHPN1-AS1表达与脑胶质瘤患者卡氏体力状态(KPS)评分和世界卫生组织(WHO)分级相关(P＜0.05)。LncRNA FTX、RHPN1-AS1高表达组无进展生存期和总生存期均短于低表达组(P＜0.05)。KPS评分(HR=2.621,95%CI：1.284～5.348)、WHO分级(HR=2.264,95%CI：1.152～4.449)、LncRNA FTX(HR=1.997,95%CI：1.017～3.922)、LncRNA RHPN1-AS1(HR=2.431,95%CI：1.257～4.701)均是脑胶质瘤患者预后不良的影响因素(P＜0.05)。结论：脑胶质瘤组织中LncRNA FTX、RHPN1-AS1表达水平升高,且二者与KPS评分、WHO分级均是患者预后不良的影响因素,可用于脑胶质瘤患者预后评估。     

一种新的泛素化-铁死亡相关基因特征用于肝细胞癌患者预后分析

本研究通过筛选泛素化-铁死亡相关基因构建肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)预后模型,并探究泛素化-铁死亡相关基因对HCC预后的影响。使用R包DESeq2对TCGA-LIHC数据集进行差异分析,获取HCC差异表达基因(HCC＿DEGs)。将HCC＿DEGs、泛素化相关基因(ubiquitination related genes, URGs)和铁死亡差异表达基因(ferroptosis＿differentially expressed genes, FERR＿EDGs)取交集获得泛素化和铁死亡相关基因(UBFE＿EDGs),将UBFE＿EDGs依次进行LASSO回归分析、单因素Cox回归分析和多因素Cox回归分析以筛选出最佳独立预后基因用于构建HCC预后模型(ubiquitination and ferroptosis-related prognostic model, UBFE)。由生存曲线、 ROC曲线和校正曲线评估UBFE的预测准确性。单因素Cox回归分析、多因素Cox回归分析评估UBFE风险评分是否为HCC的预后独立危险因素,并构建列线图模型。...     

肾透明细胞癌患者铁死亡相关基因的预后作用

探讨铁死亡相关基因在肾透明细胞癌患者中的表达及其预后价值。通过TCGA数据库下载KIRC的相关测序数据与检索到的铁死亡相关基因取交集,进行铁死亡相关基因的差异分析。之后利用单变量和多变量Cox回归分析,筛选具有预后价值的基因,构建预测患者生存情况的风险评分模型,并对模型进行验证。对高低风险组进行GO与KEGG通路富集,探讨风险差异的可能原因;通过ssGSEA分析,评估高低风险组间的免疫浸润情况。在KIRC患者的肿瘤组织和正常组织中,共得到21个差异的铁死亡相关基因;通过单因素Cox回归分析,获得 28 个与KIRC预后相关的基因;之后进行Lasso回归与多因素Cox回归分析,结果显示有10个基因被纳入模型,计算公式为:风险值(Risk score)=(0.024 5)×ALOX5表达值+(0.126 0)×CBS表达值+(0.199 5)×CD44表达值+(0.218 3)×CHAC1表达值+(-0.295 9)×HMGCR表达值+(0.036 7)×MT1G表达值+(0.061 4)×SLC7A11表达值+(-0.080 7)×FDFT1表达值+(0.160 3)×PEBP1表达值+(-0.220 5)×GOT1表达值。生存状态图表明,高风险组死亡病例数多于低风险组;ROC曲线表明风险评分模型具备一定预测能力;K-M生存分析显示,高风险组总体生存率低于低风险组(P=5.73×10^-13)。GO与KEGG富集分析提示,高低风险组间免疫情况及IL-17信号通路存在显著差异;进一步的ssGSEA富集显示,高低风险组间大部分免疫细胞的评分存在显著差异。基于铁死亡相关基因的预后风险评分模型可用于KIRC的预后预测,针对铁死亡相关基因设计靶点可能是治疗KIRC的一种新选择。     

肝癌预后miRNA风险评分模型的鉴定和分析

肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)是世界上高发病率和高死亡率的恶性肿瘤之一.研究目的是寻找HCC相关的mi RNA预后生物学标志物,预测HCC患者的风险程度和生存时间,为他们提供有效的预后信息.使用4种方法从TCGA中识别差异表达的mi RNAs(DEMs).并用Kaplan-Meier生存曲线、单因素和多因素Cox回归分析从DEMs中筛选肝癌预后相关的mi RNA.最终4个HCC的预后mi RNA生物学标志物(hsa-mi R-132-3p、hsa-mi R-139-5p、hsa-mi R-3677-3p、hsa-mi R-500a-3p)被筛选出来组合成一个风险评分模型.目前还没有实验证据表明组合中的hsa-mir-3677-3p与HCC相关,是本研究新发现的mi RNA.生存曲线、ROC曲线、卡方检验等多种生物信息学方法的评价结果均表明,该模型计算出的风险分值能有效预测患者的风险程度(P<0.000,风险比=2.551,95%置信区间=1.751-3.717).低风险组HCC患者1-5年生存率比高风险组高20%-30%.通过与临床数据分析发现,组合的生物学标志物较其他临床指标相比具有更好的预后效果,也可以作为独立的预后因子.最后,预测了4种mi RNA的靶基因,包括AGO2、FOXO1、ROCK2、RAP1B、CYLD等,并在细胞增殖、迁移、凋亡、免疫应答等生物学过程中富集.     

宫颈鳞状细胞癌组织LncRNA DCST1-AS1、LncRNA MCM3AP-AS1表达与增殖侵袭基因和预后的关系

摘要 目的：探讨宫颈鳞状细胞癌（CSCC）组织长链非编码核糖核酸（LncRNA）DC-STAMP结构域1-反义1（DCST1-AS1）、LncRNA MCM3AP反义RNA 1（MCM3AP-AS1）表达与增殖侵袭基因和预后的关系。方法：选择2018年1月至2020年1月苏州大学第二附属医院收治的124例CSCC患者,取CSCC组织及其癌旁正常组织,实时荧光定量聚合酶链反应（qRT-PCR）检测LncRNA DCST1-AS1、LncRNA MCM3AP-AS1以及增殖基因（YAP1、Piwil2、EZH2、PKCε）和侵袭基因（Rab11、TUG1、Gli1、FoxM1）mRNA表达。患者出院后随访3年。Pearson相关性分析Lnc RNA DCST1-AS1、Lnc RNA MCM3AP-AS1表达与增殖基因、侵袭基因的相关性。分析Lnc RNA DCST1-AS1、Lnc RNA MCM3AP-AS1表达与临床病理特征的关系。绘制Kaplan-Meier曲线分析预后情况,多因素COX回归分析影响CSCC患者预后的因素。结果：CSCC癌组织中Lnc RNA DCST1-AS1表达高于癌旁组织（P＜0.05）,Lnc RNA MCM3AP-AS1表达低于癌旁组织（P＜0.05）。YAP1、Piwil2、EZH2、PKCε、Rab11、TUG1、Gli1、FoxM1 mRNA水平与CSCC癌组织中Lnc RNA DCST1-AS1表达呈正相关（P＜0.05）,与Lnc RNA MCM3AP-AS1呈负相关（P＜0.05）。低中度分化、FIGO分期Ⅲa期、盆腔淋巴结转移CSCC患者癌组织中Lnc RNA DCST1-AS1表达高于高度分化、FIGO分期Ⅰ～Ⅱ期、无盆腔淋巴结转移宫颈癌患者（P＜0.05）,Lnc RNA MCM3AP-AS1表达低于高度分化、FIGO分期Ⅰ～Ⅱ期、无盆腔淋巴结转移宫颈癌患者（P＜0.05）。Lnc RNA DCST1-AS1高表达、Lnc RNA MCM3AP-AS1低表达CSCC患者3年总生存率低于Lnc RNA DCST1-AS1低表达、Lnc RNA MCM3AP-AS1高表达患者（P＜0.05）。多因素COX回归分析显示盆腔淋巴结转移、Lnc RNA DCST1-AS1高表达是CSCC患者预后不良的危险因素（P＜0.05）,Lnc RNA MCM3AP-AS1高表达是保护因素（P＜0.05）。结论：CSCC组织中LncRNA DCST1-AS1表达上调,LncRNA MCM3AP-AS1表达下调,且与CSCC增殖侵袭和预后不良有关。     

DNA甲基化驱动的转录表达特征作为肝癌预后预测标志物的价值

肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,简称肝癌)是最常见的恶性肿瘤之一。DNA甲基化的异常是恶性肿瘤的特征之一,并被发现在肝癌等肿瘤的发生发展中发挥重要作用。为了能为肝癌患者提供新的临床预后预测标志物,本研究首先采用整合组学分析策略在全基因组范围内鉴定与肝癌患者预后相关的DNA甲基化驱动的差异表达基因;然后,采用LASSO (least absolute shrinkage and selection operator)分析建立了10个最优基因组合的预后预测模型。Cox比例风险回归分析显示,在校正临床特征参数后,此预测模型高风险评分与患者不良预后显著相关,表明该模型具有潜在的独立预后价值。受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析显示该风险评分模型在预测患者短期和长期预后方面优于其他已被报道的肝癌预后预测模型。基因集富集分析(gene set enrichment analysis, GSEA)表明,高风险评分与细胞周期和DNA损伤修复通路相关。以上结果表明,本研究构建了一个基于10个DNA甲基化驱动基因的预后风险评分模型,该模型可作为肝癌患者的潜在预后生物标志物,有助于肝癌患者的生存预后评估和治疗策略的指导。     

铁死亡相关基因与结肠癌分型及预后的关系研究

结肠癌是一种常见的发生于结肠部位的消化道恶性肿瘤,它好发于直肠与乙状结肠交界处,恶性程度高,侵袭性强,病情发展快。本研究利用铁死亡相关基因对结肠癌进行分型且对不同分型在生存时间及临床表型方面的差异进行评估,为探索该疾病的发病机制和个性化治疗提供思路。首先,从TCGA-GDC官网下载结肠癌患者的表达数据,通过查找文献检索到60个铁死亡相关基因,筛选有显著差异表达的铁死亡相关基因对结肠癌患者进行无监督聚类分型,同时比较各个分子亚型之间在生存时间和临床特征方面的差异;运用单因素Cox分析法筛选出与预后相关性较高的基因并构建Lasso回归模型,根据回归模型对患者的风险评分将患者分为高风险组和低风险组,比较两组间生存时间的差异并确定风险评分与其他临床特征之间的关联。通过单因素独立预后分析和多因素独立预后分析,筛选出影响结肠癌预后的独立因素。通过无监督聚类将样本分为两种分子亚型,两组间的生存时间差异不显著,不同分子亚型在肿瘤分期这个临床特征间存在一定的差异。使用5个与预后显著相关的基因(FDFT1、HMGCR、CARS1、AKR1C1、ALOX12)构建了Lasso回归模型,根据Lasso回归模型...     

肝细胞癌患者自噬相关基因的预后作用

构建由自噬相关基因组成的预后模型,预测肝细胞癌(HCC)患者的生存预后情况,为其个性化诊疗和临床研究提供依据.利用TCGA数据库中HCC的测序信息与人类自噬数据库联合,筛选差异表达的自噬相关基因,对其进行GO富集与KEGG通路分析;通过单因素与多因素Cox分析筛选与患者生存预后明显相关的风险基因,构建预后风险评分模型;...     

肺腺癌转移相关的免疫特征开发及潜在中药预测

本研究旨在确定具有免疫相关基因的可靠预后特征,该特征可以预测预后并对肺腺癌(lung adenocarcinoma, LUAD)患者的个体化管理提供帮助。从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas, TCGA)数据库下载LUAD患者的mRNA表达谱和相应的临床数据;使用单因素COX和LASSO模型来构建预后模型;使用基于风险评分的方法开发预后特征;通过Kaplan-Meier分析比较高风险患者和低风险患者之间的总生存期(overall survival, OS), OS的独立预测因子通过单变量和多变量COX分析确定;单样本基因集富集分析(single sample gene set enrichment analysis, ssGSEA)用于评估免疫细胞浸润程度;通过LASSO和COX回归分析构建生存预后特征。根据预后特征,在OS方面将患者显著分层为高风险组和低风险组,与低风险组相比,高风险组的LUAD患者OS显著降低。通过ROC曲线分析证实了预后基因标记的预测能力。多因素COX分析显示,风险评分是OS的独立预测因子。通过免疫分析,发现了肺腺癌转移组与未转移组的不...     

急性髓系白血病铁死亡相关基因筛选及预后模型的建立

基于急性髓系白血病(Acute Myeloid Leukemia,AML)临床大数据及多组学数据库探讨铁死亡相关基因在AML中的作用,并建立铁死亡基因表达相关预后模型。整合TCGA数据库中151例AML患者和GTEx数据库中337例正常人外周血的临床和转录组数据。将Wilcoxon检验和单因素Cox分析结果取交集,筛选出预后相关差异表达基因(Differential Expression Genes, DEGs),使用Lasso回归建立基因标志物预后模型,利用受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC曲线)评价预测价值,Kaplan-Meier法进行生存分析,对AML患者临床数据进行单因素和多因素Cox回归分析,使用差异基因表达分析等方法比较高、低风险患者间的组学差异,最后,利用BeatAML数据库对基因标志物进行验证。将差异基因表达分析和单因素分析结果取交集,得到13个预后相关DEGs。构建了8个基因标志物的预后评分模型,并将患者分为高、低风险两组;ROC曲线分析证实了模型良好的预测性能;生存分析提示高、低风险组患者的生存率具有显著差异;单因素分析显示年龄和风险评分与患者整体生存显著相关,多因素分析显示,年龄和风险评分是独立预后指标。在2个风险组之间筛选出384个DEGs,GO富集分析结果显示,富集的基因大多与中性粒细胞和白细胞的趋化与迁移等免疫相关分子和通路显著相关,KEGG富集通路主要与TNF信号通路、细胞因子与细胞因子受体相互作用相关。BeatAML数据库验证结果显示,5个基因与预后显著相关。铁死亡相关基因在AML中显著表达,且高风险患者预后较差,该研究对AML铁死亡相关潜在生物标志物的发现和应用奠定了一定的基础。     

丝氨酸蛋白酶抑制剂(SERPIN)家族相关基因在结肠腺癌中预后模型的建立及应用

应用生物信息学方法,构建结肠腺癌(COAD)丝氨酸蛋白酶抑制剂(SERPIN)家族相关基因预后模型。从TCGA数据库和GEO数据库下载结肠腺癌(COAD)转录组和临床数据,根据数据中SERPINs家族基因的表达量对COAD患者进行一致性聚类分析;将数据随机均分为训练集(Train)组和验证集(Test)组,基于两个亚型的差异基因,利用Train组进行COX回归和Lasso回归构建预后模型,根据模型风险评分中位值将样本分为高、低风险两组,绘制高低风险组患者生存曲线;通过ROC曲线评价模型预测能力;利用Test组数据验证模型;构建列线图,评估患者生存率模型预测值与实际值的一致性;并利用利用ESTIMATE算法和CIBERSORT算法评估风险评分和肿瘤微环境(TME)以及免疫浸润的相关性。通过34个SERPIN基因确定了两个亚型,基于2个亚型筛选出了436个预后相关分型差异基因,通过Lasso回归确定出了11个预后相关基因参与风险模型的构建,根据模型评分区分的高低风险组具有明显的生存差异,列线图可以准确预测1、3和5年生存率。肿瘤微环境分析和免疫浸润分析显示高风险评分组患者免疫活性差。SERPIN家族相关基因构建的风险评分模型能够预测COAD的预后,有利于进一步指导临床对COAD的诊治,提高患者生存率。     

转录因子FOXM1在肝细胞肝癌中的表达及与临床预后的关系分析

叉头框M1(forkhead box M1,FOXM1)是一种与细胞增殖相关的转录因子,对各种恶性肿瘤的发生以及发展起促进作用。有相关研究表明FOXM1在肝细胞肝癌(hepatocellular carcinoma,HCC)中高表达,但其与患者临床病理特征的关系以及对患者预后的影响并未报道。我们采用免疫组织化学染色方法检测FOXM1在HCC组织(38例)及配对癌旁组织(10例)中的表达情况,结果显示FOXM1高表达于癌组织中而不表达于癌旁组织中,同时更明显表达于低分化癌组织中。采用Fisher确切概率法分析HCC组织中FOXM1表达与患者肝功能指标及临床病理参数的关系,结果表明FOXM1仅与癌组织的分化程度相关,而与HCC患者肝功能指标及其他病理特征不相关。同时,我们还采用Kaplan-Meier生存曲线及Cox多因素比例风险回归模型分析FOXM1与HCC患者预后的相关性,结果表明FOXM1对HCC患者预后并无影响。我们还发现抑制FOXM1表达能够下调肝癌细胞株分泌AFP水平。这些结果提示我们,FOXM1可以作为一种鉴定HCC组织分化程度的生物学标志物,并且抑制FOXM1表达能够下调HCC患者AFP的分泌水平,然而并不能作为评估患者预后的指标。     

内质网应激相关基因能预测骨肉瘤预后并与肿瘤免疫微环境相关

以内质网应激相关基因构建骨肉瘤患者的风险模型,探索其与肿瘤免疫微环境的关系。采用生物信息学分析法,训练集的转录组数据及临床数据下载于UCSC Xena数据库,验证集的相应数据下载于GEO数据库(GSE21257,GSE39058)。采用单因素COX回归分析、LASSO回归分析及多因素COX回归分析提取风险特征基因构建风险模型,使用决策曲线分析、受试者工作特征曲线分析验证模型的准确性,随后构建列线图进一步预测骨肉瘤患者预后;根据风险评分将患者分为高、低风险组,使用Kaplan-Meier生存曲线评估高、低风险组间的生存差异,对差异表达基因(Differentially expressed genes, DEGs)进行GO/KEGG联合富集分析、基因集富集分析(Gene set enrichment analysis, GSEA)及基因集变异分析(Gene set variation analysis, GSVA);采用ESTIMATE算法、微环境种群计数器(Microenvironment cell population counter, MCP counter)方法、单样本基因集富集分析(Single sample gene set enrichment analysis, ssGSEA)进行免疫分析;最终在验证集中验证上述结果。6个风险特征基因中VEGFA、PTGIS及SERPINH1与骨肉瘤患者的不良预后相关,而TMED10、MAPK10及TOR1B与与骨肉瘤患者的良好预后相关,高、低风险组患者之间具有显著生存差异;GO/KEGG联合富集分析、GSVA、GSEA结果表明DEGs与免疫状态相关;免疫分析显示高风险组具有更低的免疫评分及免疫景观;列线图进一步准确地预测了骨肉瘤患者的预后。内质网应激相关基因构建的风险模型能准确预测骨肉瘤患者预后,并与肿瘤免疫微环境相关。     

结肠癌组织LncRNA DLEU1、LncRNA NONHSAT017458的表达与临床病理特征与预后的关系

目的：探讨结肠癌组织中长链非编码核糖核酸（LncRNA）淋巴细胞白血病缺失基因1(DLEU1)、LncRNA NONHSAT017458表达与临床病理特征以及预后的关系。方法：选取2020年3月至2022年12月我院收治的136例结肠癌患者,取手术切除的癌组织和癌旁组织（距离癌旁5 cm以上）检测LncRNA DLEU1、LncRNA NONHSAT017458表达。比较不同病理特征结肠癌组织中LncRNA DLEU1、LncRNA NONHSAT017458表达差异,Kaplan-Meier生存曲线分析不同LncRNA DLEU1、LncRNA NONHSAT017458表达结肠癌患者生存率,Log-Rank检验生存率差异,单因素和多因素Cox风险比例回归分析影响结肠癌患者生存的因素。结果：癌组织LncRNA DLEU1、LncRNA NONHSAT017458表达均高于癌旁组织,差异有统计学意义（P<0.05）。肿瘤直径≥4室cm、低分化、T3-4、N1-2的癌组织LncRNA DLEU1、LncRNA NONHSAT017458表达高于肿瘤直径<4 cm、中和高分化、...     

失巢凋亡相关基因对子宫内膜癌患者预后状况的预测价值

子宫内膜癌(uterine corpus endometrial carcinoma, UCEC)是最常见的女性生殖系统肿瘤,肿瘤发生远端转移的患者预后极差。失巢凋亡(anoikis)是一种特殊的程序性细胞死亡形式,在肿瘤的侵袭和转移中起着关键作用,分析失巢凋亡相关基因与UCEC患者预后之间的关系将为临床治疗提供指导。本研究采用非监督一致性聚类算法对数据集进行分组,分析患者的肿瘤微环境(tumor microenvironment, TME)与临床特征的差异。同时,筛选预后相关的失巢凋亡基因,构建风险评分模型,评估UCEC患者的风险评分与临床特征、 TME和药物治疗反应之间的关系。在分析失巢凋亡相关基因表达差异的基础上确定两个明确的聚类(A簇和B簇),与A簇UCEC患者相比,B簇UCEC患者的总生存期较短、免疫浸润水平较低。构建的风险评分模型可量化失巢凋亡相关基因的调控模式,高风险评分组表现为预后不良且免疫细胞浸润水平低,而低风险评分组则相反。药物敏感性分析结果表明,高风险评分的人群可能从靶向有丝分裂和DNA修复通路的药物中获得更佳疗效。本研究揭示了失巢凋亡相关基因与临床特征、 TME...     

人肝细胞癌预后不良相关基因的生物信息学分析及其临床意义

目的:筛选肝细胞癌(HCC)预后不良相关基因,并探讨其临床意义。方法:在基因表达综合数据库(GEO)中获取符合分析条件的肝细胞癌全基因组表达谱数据并分析得到差异表达基因(DEGs),再运用生物学信息注释及可视化数据库 (DAVID) 和蛋白相互作用数据库 (String) 分别进行功能富集分析和蛋白质互作用网络的构建。利用癌症基因组图谱数据库(TCGA)和Cox比例风险回归模型对相关差异基因进行预后分析。结果:找到一个符合条件的人类HCC数据库 (GSE84402),共筛选出1141个差异表达基因(DEGs),其中上调基因720个,下调基因421个。基因功能富集分析和蛋白质互作用分析结果显示CDK1、CDC6、CCNA2、CHEK1、CENPE 、PIK3R1、RACGAP1、BIRC5、KIF11和CYP2B6为HCC预后的关键基因。TCGA数据库和Cox回归模型分析显示CDC6、PIK3R1、RACGAP1和KIF11的表达升高,CENPE的表达降低与HCC预后不良密切相关。结论:CDC6、CENPE、PIK3R1、RACGAP1和KIF11可能和HCC的预后不良相关,可作为未来HCC预后研究的参考标志物。     

结合自噬相关基因表达谱和临床因素的肺腺癌预后预测模型

对肺腺癌自噬相关基因进行生物信息学分析,结合多基因预后标志和临床参数构建能够预测肺腺癌患者预后的模型。首先,对TCGA肺腺癌数据中的938个自噬相关基因进行差异分析,获得了82个差异自噬相关基因,使用单因素Cox比例风险回归模型从差异自噬相关基因中筛选出候选基因,通过 lasso回归进一步筛选出预后相关基因,分别是ARNTL2、NAPSA、ATG9B、CAPN12、MAP1LC3C和KRT81。通过多因素Cox回归分析以构建风险评分模型,根据最优cutoff值将患者分为高低风险组,生存曲线显示高低风险组之间生存差异显著,ROC曲线显示风险评分的预测能力良好,并在内、外验证集中得到验证。同时对传统的临床因素进行单因素和多因素Cox回归分析,结果显示Stage、复发和风险评分能够独立预测预后,结合这三个独立的预后参数以构建列线图模型,使用一致性指数、校准曲线评估列线图的预测能力,结果显示预测结果与实际结果之间具有良好的一致性。通过与Stage和风险评分的比较发现,列线图的预测能力表现最佳。基于肺腺癌相关的自噬基因和临床参数构建了一个列线图模型来预测肺腺癌患者的预后生存,这可能为临床医生提供了一种可靠的预后评估工具。