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...