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。     

构建铜死亡相关LncRNA风险模型预测肝细胞癌的预后及分子特征

铜死亡是一种新的程序性细胞死亡途径,由铜与脂酰化三羧酸循环蛋白直接结合而启动。调节肿瘤细胞中的铜死亡是一种新的治疗方法。然而,铜死亡相关长链非编码RNA(LncRNA)在肝细胞癌(HCC)中的潜在作用和临床意义尚不明确。本研究基于TCGA-LIHC数据集对19个铜死亡相关基因进行共表达分析,共鉴定出994个铜死亡相关LncRNA。采用LASSO回归和多因素Cox回归分析筛选出4个与铜死亡相关的预后LncRNA(TMCC1-AS1、AC009974.2、AL355574.1和DDX11-AS1)构建预后风险模型,并计算所有HCC患者样本的风险评分。按1:1的比例将肝癌患者分为高风险组和低风险组。Kaplan-Meier生存曲线分析显示,高风险组患者的总生存率(OS)明显低于低风险组。回归分析和ROC曲线证实了风险评分的预后价值。此外,本研究分析了风险评分与通路富集分析、免疫检查点基因、免疫细胞浸润、抗癌药物敏感性和体细胞基因突变之间的相关性。差异表达分析结果表明,TMCC1-AS1、AC009974.2、AL355574.1和DDX11-AS1在肿瘤组织中的表达均升高。最后,利用收集的8例行根治性手术肝癌患者的癌组织及癌旁肝组织进行实时荧光定量PCR(qRT-PCR)验证,以增加本模型的组织学证据。本研究构建了一个由4种铜死亡相关LncRNA组成的风险模型,该模型与患者的预后及免疫浸润环境明显相关,在预测患者免疫治疗效果及指导化疗药物选择方面具有一定的临床应用价值。     

基于肿瘤免疫微环境鉴定IDH突变型弥漫性胶质瘤的预后标志物

异柠檬酸脱氢酶(IDH)突变存在于大多数低级别胶质细胞瘤中,免疫逃逸是肿瘤标志性特征之一,免疫治疗在胶质瘤的治疗中的作用越来越重要。利用生信手段分析TCGA、CGGA、GEO数据集中IDH突变胶质瘤的770个免疫相关基因及其临床相关数据,从而获得每个患者的免疫风险评分(IMRS);结合IMRS和临床信息,筛选出6个差异表达基因(TRAF3、ATG10、BID、TAB1、MAP3K1、RPS6)组成IMRS模型并生成诺莫图对患者预后进行评估,发现低风险组患者的总生存期(OS)较高风险组均明显延长。此外,签名相关免疫细胞浸润分析发现肿瘤相关巨噬细胞浸润评分(TAM)与肿瘤相关T细胞浸润评分(TIS)呈明显的负相关,表明高IMRS富集了促肿瘤免疫浸润,而低IMRS则富集了相对较多的抗肿瘤免疫浸润。     

基于单细胞测序构建胶质母细胞瘤预后模型

[目的]基于单细胞测序筛选胶质母细胞瘤特征基因并构建预后模型。[方法]分析GEO数据库单细胞RNA测序数据集GSE84465,筛选出GBM细胞分化相关的差异基因。下载TCGA数据库GBM的基因表达谱和临床数据,采用Lasso回归、Cox回归分析筛选出特征基因构建预后模型,根据独立预后因素构建列线图,GSE83300作为外部验证集。基于风险评分中位数将患者分组,比较两组生存差异。[结果]通过scRNA-seq得到492个分化差异基因,经过回归分析得到基于6个基因(PLAUR、RARRES2、G0S2、MDK、SERPINE2、CD81)的预后模型。其1、3、5年ROC曲线下面积均大于0.7;KM分析显示高低风险组预后存在差异(P<0.001),GSE83300验证结果与TCGA一致。多因素Cox回归分析表明年龄和风险评分可以作为独立影响因素(P<0.01);C-Index(0.679)、校准图显示列线图预测模型有良好的拟合度。GSEA分析示高低风险组差异基因集参与细胞因子受体相互作用、抗原处理与提呈等通路。[结论]由PLAUR、RARRES2、G0S2、MDK、SERPINE...     

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...     

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。     

免疫相关基因FGF13、GZMB、FLT3、CRLF3可能与急性髓系白血病患者预后密切相关

为了构建急性髓系白血病（AML）患者的预后风险模型,本研究通过IMMPORT数据库提取免疫基因,通过基因表达综合（GEO）数据库和AML相关转录组RNA测序数据集筛选差异表达的免疫基因,基于癌症基因组图谱（TCGA）数据库下载AML相关的表达谱数据集（TCGA-LAML）及临床数据,对差异表达的免疫基因进一步进行单因素COX回归分析和多因素COX回归分析,最终确定了关键免疫基因,随后根据免疫基因进行单基因预后分析以及免疫浸润分析。结果显示：与正常对照组相比,在AML患者的骨髓样本中,有55个免疫基因显著上调或下调,其中由4个免疫基因（FGF13、GZMB、FLT3、CRLF3）构建的风险模型能预测AML患者的预后[曲线下面积（AUC）=0.741];高风险组和低风险组之间免疫细胞的含量存在显著差异,其中FGF13、CRLF3为低风险基因,GZMB、FLT3为高风险基因。这为4个免疫基因FGF13、GZMB、FLT3、CRLF3及其构建的风险模型用于监测AML患者的预后和免疫浸润情况提供了理论基础。     

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。     

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。     

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.     

SPP1在头颈部鳞状细胞癌的免疫浸润及临床相关性分析

探讨分泌型磷蛋白1 (Secreted Phosphoprotein 1,SPP1)在头颈部鳞状细胞癌(Head and neck squamous cell carcinoma, HNSC)中与免疫浸润及临床的相关性,明确SPP1在HNSC预后和个体化治疗中的潜在价值。使用癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)HNSC数据分析SPP1表达。使用来自TCGA的临床生存数据评估SPP1的临床预后价值。使用R语言的clusterProfiler 包进行SPP1相关的富集分析。使用R语言的CIBERSORT函数评估22种肿瘤浸润免疫细胞在HNSC中的浸润情况,分析肿瘤浸润免疫细胞与SPP1表达之间的关联。差异表达分析发现SPP1在HNSC中高表达(P<0.001),临床相关性分析发现SPP1表达与T分期(P=0.001)、临床分期(P=0.013)相关,SPP1高表达患者的总生存期明显短于低表达患者(P=0.020 4)。基因富集分析发现SPP1在HNSC中与免疫学功能及免疫相关通路有关联。肿瘤浸润免疫细胞分析发现在高SPP1表达组中,M2巨噬细胞(P=0.001 1)、未活化树突状细胞(P=0.005 5)、活化肥大细胞(P=0.048 8)浸润比例增加,而活化记忆性CD4+ T淋巴细胞(P<0.001)、浆细胞(P=0.026 6)、未活化肥大细胞(P=0.038 6)浸润比例减少。研究表明 SPP1在HNSC中充当致癌基因,并与患者的临床结果相关,SPP1在肿瘤免疫微环境中起重要作用,可能成为HNSC中有价值的预后生物标志物及免疫治疗生物靶标。     

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...     

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。     

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...     

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。     

肺癌中LncRNA的表达及其与预后的相关性

[目的]筛选出在肺癌组织中特异性表达的长链非编码RNA(lncRNA),并探讨其在肺癌中的表达水平与患者预后的相关性。[方法]从癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)下载肺癌临床病理和基因表达谱信息。以|Fold Change|>2和校正后的P值(FDR)<0.05为标准筛选差异表达的lncRNA。对差异表达显著的FOXD3-AS1进行RNA结合蛋白(RBP)预测,并用关联矩阵法构建差异表达的lncRNA-RBP-mRNA共表达网络,继而对共表达mRNA进行Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(KEGG)通路富集分析;通过Kaplan-Meier Plotter方法研究FOXD3-AS1与预后相关性。[结果]共筛选出1 362个在肺癌中差异表达的lncRNA,其中表达上调的1 184个,表达下调的178个。与FOXD3-AS1具有共表达关系的mRNA共有11个。KEGG分析这些共表达的mRNA主要富集在黏着连接、结肠直肠癌和松弛素信号通路,RBP预测发现FOXD3-AS1可以与人丝氨酸/精氨酸富有剪接因子SRSF1结合。FOXD3-AS1与肺癌患者生存曲线具有极显著相关性(P<0.01)。[结论]SRSF1居于lncRNA-RBP-mRNA共表达网络的核心位置,在肺癌的发生、发展中起到重要的调控作用,有望成为肺癌免疫治疗的分子靶标。差异表达的FOXD3-AS1可以很好地判断肺癌患者的预后,因此,可以作为潜在的肺癌检测分子标志物。     

基于基因组不稳定性相关lncRNA的宫颈癌患者预后模型

结合TCGA数据库中宫颈癌的lncRNA表达谱和体细胞突变谱,构建基于突变假设的计算框架,鉴定出36个与宫颈癌基因组不稳定性相关的lncRNA;对其共表达的基因功能进行分析,发现与36个lncRNA共表达的基因在2-氧代戊二酸代谢过程和2-氧羧酸代谢通路中富集。构建了基于基因组不稳定性衍生的两个lncRNA的基因特征(GILncSig),将Train组患者分为高风险组和低风险组,两组患者生存率显著不同,这一结果在Test组患者中得到进一步验证。通过独立预后分析,结果显示GILncSig可独立于其他临床性状,作为宫颈癌患者的整体生存相关独立预后因子。总之,本研究为进一步探讨lncRNA在基因组不稳定性中的作用提供了关键的方法和资源,为识别基因组不稳定性相关的肿瘤标志物提供了新的预测方法。     

基于生物信息学筛选宫颈癌血管生成基因及构建预后模型

利用生物信息学方法筛选与宫颈癌发生、发展和预后相关的血管生成相关基因(angiogenesis related gene,ARG),并进行相关预后风险模型的构建与验证。首先,从TCGA数据库中检索宫颈癌患者的表达谱和临床特征,并提取差异表达的ARG;其次,采用Lasso Cox回归筛选预后ARG,构建相关预后模型;再次,使用GSE52903和GSE44001数据集进行外部验证;最后,利用基因集富集分析(gene set enrichment analysis, GSEA)探讨宫颈癌预后机制。筛选结果显示,共获得15个预后ARG,分别为EFNA1、ITGA5、EPHB4、NRP1、CDH5、PLAU、BMP6、DLL4、JUN、CA9、MMP1、BAIAP2L1、SERPINF1、F2RL1和FGFR2。GSE52903和GSE44001数据集的Kaplan-Meier生存曲线显示,高风险组的总生存期(overall survival, OS)(P=0.005)和无病生存期(disease-free survival, DFS)(P<0.001)显著低于低风险组。受试者操作特征(r...     

幽门螺杆菌感染与胃癌相关基因的筛选及预后分析

目的通过分析幽门螺杆菌感染胃黏膜组织和胃癌细胞系后的差异基因变化,并在癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库和肿瘤基因芯片(Oncomine)数据库进行验证,探究幽门螺杆菌导致胃癌发生、发展的分子机制。方法分析基因表达汇编(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库幽门螺杆菌感染相关芯片集GSE5081与GSE70394,绘制维恩图查找幽门螺杆菌感染后共同上调的差异基因。对共同上调的差异基因进行功能富集分析。通过TCGA和Oncomine数据库验证差异基因在胃癌中的表达。利用Kaplan-Meier Plotter数据库和GEPIA数据库分析差异基因表达高低与胃癌患者预后是否存在相关性。结果通过差异基因筛选和维恩分析,两个芯片集共有21个共同上调差异基因。GO分析发现共同上调差异基因主要富集在对细菌来源分子的反应、趋化因子CXCR受体结合、中性粒细胞趋化作用等相关的基因功能上;KEGG通路主要富集在癌症通路、TNF信号通路、趋化因子信号通路等。STRING以及PPI数据库分析发现21个基因中PRDM1、IL10、NRP1、BIRC3、GNG13、CXCL1、CXCL2、CXCL3、CXCL8基因存在有网络关系,属于关键枢纽基因。通过TCGA和Oncomine数据库筛选及验证,发现在胃癌组织中NRP1、CXCL1、CXCL8基因明显上调,结果差异有统计学意义(TCGA数据库中,三者P值均小于0.05,Oncomine数据库中,NRP1:t=4.607,P0.01;CXCL1:t=5.854,P0.01;CXCL8:t=5.316,P0.01)。在Kaplan-Meier Plotter数据库(210615-at芯片:P0.01;210510-s-at芯片:P0.01;212298-at芯片:P0.01)以及GEPIA数据库(P0.01)两个数据库中,NRP1的高表达均与胃癌的预后负相关。结论不同的数据库均显示NRP1、CXCL1、CXCL8三个基因与幽门螺杆菌感染相关,同时在胃癌中高表达,并且NRP1的高表达与胃癌的不良预后相关,这些结果为进一步探究幽门螺杆菌导致胃癌发生、发展的分子机制提供了重要基础。     

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...