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为探讨自噬相关基因(ARGs)在MM发生发展中的作用机制并建立相关的预后模型。基于MMRF与HADb数据库,通过R语言确定多发性骨髓瘤中自噬相关基因的差异表达,GO和KEGG分析自噬相关基因与多发性骨髓瘤发生发展的关系,使用COX回归算法建立多基因预后模型,Kaplan-Meier方法绘制生存曲线,ROC曲线评价预后模型的可靠性。最终从764例多发性骨髓瘤患者骨髓样本及4例正常骨髓样本中共发现104个基因的表达在多发性骨髓瘤样本中具有显著差异,其中上调基因46个,下调基因58个。GO富集主要集中在巨自噬、自噬调节、细胞对外部刺激的反应等本体学注释。KEGG富集主要集中在自噬、细胞凋亡、NOD样受体信号通路、PI3K-Akt信号通路。单因素COX分析发现33个自噬相关基因与多发性骨髓瘤患者整体生存明显相关。多因素COX回归筛选出13个预后相关自噬相关基因(NKX2-3、NCKAP1、BIRC5、PEX3、HGS、RUBCN、PARP1、ARSA、DNAJB9、HSP90AB1、EEF2、FKBP1B和CD46)建立多发性骨髓瘤自噬相关基因预后模型。Kaplan-Meier生存曲线分析显示...  相似文献   
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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。  相似文献   
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