自噬基因结肠癌预后模型建立及验证

【摘要】 目的 通过筛选结肠癌预后自噬相关基因,构建一种基于差异表达自噬基因的结肠癌预后模型,探讨其特征及临床意义。 方法 在癌症基因组数据库（TCGA）中,检索结肠癌的转录组数据,利用wilcox检验进行差异分析,筛选出结肠癌差异表达的自噬基因,对其进行KEGG pathway和GO功能富集分析。结合临床信息,使用COX分析筛选出结肠癌预后相关差异表达的自噬基因,构建预后风险预测模型并进行单因素及多因素回归分析验证。 结果 共收集524例样本,其中42例正常样本,482例结肠癌肿瘤样本;发现结肠癌差异表达自噬基因35个,其中16个基因上调,19个基因下调;GO与KEGG富集分析结果显示：差异表达的自噬基因主要分布在自噬、凋亡、氧化应激、细胞色素c释放以及肿瘤耐药方面。结合患者临床信息,本研究对差异表达自噬基因进行COX分析,共筛选出5个差异表达自噬基因WIPI2、RAB7A、ULK3、PELP1和DAPK1参与构建风险计算模型。生存曲线和风险曲线显示：本模型与患者生存率存在显著相关性,且预后模型、参与模型构建的基因与癌症分期、病人年龄均存在统计学意义。通过Real time PCR实验检测对本模型风险值贡献最大的RAB7A基因及WIPI2基因在人正常结肠细胞（NCM460）与人结肠癌细胞（HCT116、RKO）中的表达水平,结果显示在人结肠癌细胞中RAB7A及WIPI2基因表达水平高于人正常结肠细胞（P＜0.05）。 结论 通过COX回归分析成功地构建出基于差异表达自噬基因的结肠癌预后模型,该模型筛选的结肠癌预后自噬相关基因可作为结肠癌预后独立危险因子。     

基于TGGA数据库构建肺腺癌自噬相关基因预后风险模型

目的 基于TCGA数据库,结合人类自噬数据库构建预测肺腺癌患者预后的风险模型,探讨自噬相关基因预后风险模型对肺腺癌患者预后的预测性能及与免疫微环境的相关性。方法 从癌症基因组图谱数据库下载肺腺癌患者临床信息和转录组数据,结合人类自噬数据库筛选出232个自噬相关基因。通过Cox回归分析筛选出4个独立与预后相关的自噬基因,并采用风险评分构建肺腺癌预后预测模型,用ROC曲线评价预测模型性能。使用ESTIMATE和CIBERSORT在线网站(https://cibersort.stanford.edu/)探索风险评分与肿瘤免疫微环境之间的关系。结果 肺腺癌中有30个差异表达的自噬相关基因,其中4个自噬基因(BIRC5、ERO1A、ITGB4、NLRC4)具有预测患者预后的功能。依据风险评分进行分组,Kaplan-Meier分析表明高风险组生存率低于低风险组(P <0.000 1)。ROC曲线表明风险评分模型判断肺腺癌预后的准确性(AUC=0.757)。ESTIMATE和CIBERSORT分析提示风险评分模型与肿瘤微环境中的多个免疫细胞亚群浸润相关。结论 自噬相关基因预后风险模型较临床数据...     

基于离子通道相关基因的膀胱癌患者预后风险评估模型构建

目的:基于离子通道相关基因（ICRG）构建膀胱癌患者预后风险评估模型。方法:首先从已有研究中获得ICRG。患者临床信息和信使RNA表达均从癌症基因组图谱数据库膀胱癌数据集下载。接着，采用Cox回归分析和最小绝对收缩与选择算子回归分析筛选预后相关基因并通过免疫组织化学及定量逆转录量聚合酶链反应结果验证相关基因的表达。然后，构建预测膀胱癌患者预后的风险评分方程并根据风险评分的中位数将患者分为高风险组和低风险组，比较两组免疫细胞浸润丰度差异。应用Kaplan-Meier生存曲线及应用受试者操作特征曲线（ROC曲线）评估风险评分方程的准确性以及临床应用价值。最后，通过单因素和多因素Cox回归筛选与膀胱癌患者预后相关的影响因素构建膀胱癌患者预后的列线图。结果:通过比较膀胱癌组织与健康膀胱组织中ICRG的表达水平，发现共有73个ICRG差异表达，其中11个与膀胱癌患者的预后相关。Kaplan-Meier生存曲线结果提示，基于这11个基因构建的风险评分与患者预后呈负相关；随时间变化的ROC曲线结果显示，风险评分预测患者1、3、5年预后的曲线下面积分别为0.634、0.665、0.712。分层分析发现...     

基于转录组学膀胱癌临床预后模型的构建

目的：筛选膀胱癌预后相关基因,建立膀胱癌预后评分模型。方法：通过UCSC Xena平台下载癌症基因组图谱（TCGA）数据库、基因型和基因表达量关联数据库（GTEx）中406例膀胱癌患者的临床信息和膀胱癌组织RNA测序数据,以及28名健康对照者正常膀胱组织RNA测序数据。采用加权基因共表达网络分析（WGCNA）、单因素Cox回归分析、LASSO回归分析和多因素Cox回归分析筛选膀胱癌预后相关基因并建立预后模型,结合Kaplan-Meier生存曲线、受试者操作特征曲线（ROC曲线）验证模型的准确性。结果：分析得到膀胱癌相关差异表达基因共2308个。WGCNA拟合得到6个基因模块,筛选出对膀胱癌预后有显著作用的基因829个。运用单因素Cox回归与LASSO回归分析筛选出24个与膀胱癌患者预后相关的基因,多因素Cox回归分析训练集数据得到9个作为独立预测因子的基因,分别是ADCY9、MAFG_DT、EMP1、CAST、PCOLCE2、LTBP1、CSPG4、NXPH4、SLC1A6,以此建立膀胱癌患者预后预测模型。训练集中高风险组和低风险组3年存活率分别为31.814%和59.821%,测试集中高风险组和低风险组3年存活率分别为32.745%和68.932%,模型预测训练集和测试集患者预后的ROC曲线下面积均在0.7以上。结论：本研究建立的模型对膀胱癌高风险和低风险人群的生存情况具有较好的预测能力。     

生物信息学分析构建自噬基因相关的肝癌预后评估模型

目的采用生物信息学分析自噬相关基因差异表达和肝癌预后的关系,构建自噬基因相关的肝癌预后评估模型。方法采用R语言Limma软件包分析癌症基因组图谱（TCGA）肝癌数据库中肝癌组织及癌旁组织中自噬相关基因的表达,发现差异表达基因（DEGs）。采用基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析DEGs。采用单因素分析和多因素Cox回归分析构建自噬基因相关的肝癌预后评估模型。结果对比肝癌组织与癌旁组织,发现了60个自噬相关的DEGs;DEGs主要在自噬、HPV感染、凋亡和p53信号通路中富集。单因素分析发现81个与肝癌预后相关的自噬基因。多因素Cox回归分析发现一组4个自噬基因（HDAC1、ATIC、EIF2S1和RAB7A）与肝癌患者的总生存时间显著相关,基于此构建了自噬基因相关的肝癌预后评估模型。该模型高风险评分的肝癌患者的总生存时间明显短于低风险评分患者（P＜0.05）。进一步的多因素Cox回归分析显示,该预后评估模型独立于肿瘤分期、转移分期、临床分期、淋巴结状态和病理分级,可独立预测肝癌患者的预后。结论本研究构建的自噬基因相关的肝癌预后评估模型可独立预测肝癌患者预后,有助于临床医生选择精准化的肝癌预防和治疗策略。     

基于TCGA 数据库的肺腺癌自噬基因预后模型的建立与应用

摘要 ：目的 利用 TCGA 数据库建立预测肺腺癌预后的自噬相关基因预后模型。 方法 通过 R 语言软件筛选出 TCGA 数据库中肺腺癌样本及癌旁样本中差异表达的自噬基因,探讨其潜在功能。R（v 3.6.1）筛选预后相关的自噬基因（ATG）,计算各样本的风险值（RS）并构建预后模型,进一步探讨RS与生存关系。同时验证ATG与对临床信息的相关性。结果 共筛选出 9个表达差异ATG（RAC1、SQSTM1、CD46、NRG3、IKBKB、VMP1、WIPI1、FKBP1B、IKBKB）。Kaplan-Meier 生存分析证实,高RS的LUAD患者总体生存率明显缩短 （p<0.05）。Cox 回归分析显示RS是肺腺癌患者独立预后因素（p<0.05）。结论 RS可用于预测肺腺癌细胞癌患者的预后,有利于进一步指导临床治疗。     

自噬基因预测肝癌患者长期生存及通路分析

目的 探究自噬相关基因(autophagy-related genes,ARGs)对肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)患者整体生存(overall survival,OS)的影响。方法 收集TCGA数据库中377例肝细胞癌患者组织的全部转录组表达数据,利用GO及KEGG富集分析差异表达的自噬相关基因(DEARGs)涉及的信号通路。利用COX回归方法确立预后相关的ARGs,提出基于ARGs构建的预后指标。结果 发现32个ARGs与HCC患者预后明显相关,其中FOXO1是患者的保护基因。经过多因素COX回归纳入14个ARGs构建风险模型,将患者分为低风险组和高风险组,高低风险组患者OS比较差异有统计学意义(P<0.001)。进一步多因素COX回归分析14个ARGs具有独立预后价值,1年、3年的受试者工作特征(ROC)曲线下面积分别为0.765、0.732。结论 基于14个ARGs构建的模型,可用来预测HCC患者预后,同时也是潜在的治疗靶点。     

WGCNA联合LASSO-COX方法筛选甲状腺癌预后关键基因及其临床价值分析

目的 筛选甲状腺癌（thyroid cancer，THCA）的关键预后基因并构建预后预测模型。方法 从癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas，TCGA）数据库中获取THCA和正常样本的基因表达谱，采用Limma算法筛选THCA组织与正常组织间差异表达基因（differentially expressed genes，DEGs），再进行权重基因共表达网络分析（weighted gene co-expression network analysis，WGCNA）和套索联合COX回归分析（least absolute shrinkage and selection operator regression COX analysis，LASSO-COX）获得与其预后相关基因，然后根据关键基因构建预后预测模型，基于风险评分进行生存分析和受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线分析，最后基于基因表达谱和风险评分进行基因集富集分析（gene set enrichment analysis，GSEA）以评估相关途径和分子机制。结果 本研究筛选出5个THCA预后关键基因，即LINC02550、STEAP2、ATP2C2、PLEKHG4B和SALL4。通过这5个基因构建的预后评估模型表明，风险评分越高，预后越差。ROC曲线分析结果表明该模型对患者生存率具有优良的预测性能，结合THCA患者的主要临床特性建立的列线图具有良好的预测性能。GSEA分析发现mTOR信号通路、Hedgehog信号通路、细胞自噬调节、转化生长因子-β信号通路富集在高风险评分组。结论 基于筛选出的5个关键基因构建的预后预测模型有助于预测THCA患者的预后，这5个基因是潜在的靶向治疗基因。     

自噬相关基因在急性髓系白血病中的预后意义

目的基于生物信息学方法,研究自噬相关基因在急性髓系白血病(AML)中的预后意义。方法根据从The Cancer Genome Atlas (TCGA)数据库下载AML的RNA-seq数据和临床数据,基于自噬基因的表达谱,使用单因素Cox回归分析确定与AML的总生存期(OS)显著相关的自噬相关基因;使用LASSO回归分析建立自噬相关基因的预后预测模型;使用Kaplan-Meier生存分析进行预后模型的验证;GO、KEGG和蛋白质-蛋白质分析揭示与AML中15个风险基因相关的信号传导途径、细胞过程和蛋白质互作关系。结果自噬相关基因的批量单因素Cox回归分析,共有34个自噬相关基因和AML患者的OS存在显著相关(P0.05),其中有15个被视为风险基因,19个被视为保护基因;检验自噬相关基因的预后预测模型,其ROC曲线下面积(AUC)为0.74,显示该预测模型具有准确性及可靠性;根据预测模型的中位风险评分分组,AML高风险组的风险基因表达高于低风险组;Kaplan-Meier生存分析表明高风险组的总体生存较低风险组更差;风险评分与生存时间的关系呈现负相关;GO和KEGG分析提示自噬相关基因的生物学过程可能涉及细胞分化的负向调控、囊泡产生以及RAGE受体结合等;并且基因间的蛋白互作存在紧密联系。结论基于自噬基因的预测模型可用于AML的预后评估。     

m1A相关基因构建的胰腺癌预后模型的综合分析

目的：基于m1A相关基因在多个数据库中差异表达情况与临床参数建立新的胰腺癌风险评估模型,为胰腺癌治疗和预后分析提供理论依据。方法：通过分析m1A相关基因在TCGA-GTEx数据库中的差异表达,利用Cox分析与LASSO回归构建胰腺癌预后风险模型,搭配GEO数据库和本中心胰腺癌病例的基因表达和临床数据验证该模型的准确性与敏感性。结果：筛选出CRLS1与C7orf50两个基因共同构成风险模型,本研究系统验证了该模型有预测胰腺癌预后的显著效能,该模型联合肿瘤突变负荷（tumor mutation burden,TMB）具有更强的预后预测能力。结论：该模型是预测胰腺癌患者预后的新工具。     

基于TCGA数据库构建肾透明细胞癌自噬相关基因风险预测模型

目的 基于TCGA数据库中差异表达自噬相关基因(DEARGs)构建肾透明细胞癌(ccRCC)预后预测模型.方法 从TCGA数据库中下载537例ccRCC及96例正常组织RNA测序数据,提取自噬相关基因(ARGs)表达谱.通过对比癌和正常组织,获取差异表达基因列表,将其中489例有配对临床信息的ccRCC样本通过随机抽样的方法按照7:3的比例拆分为训练组(n=344)与验证组(n=145),在训练组中利用单因素和多因素Cox回归分析构建预后预测模型,并在验证组中对模型进行验证评估.结果 分析筛选出36个DEARGs,运用单因素和多因素Cox回归分析筛选得8个DEARGs(CX3CL1、PRKCQ、RAB、VMP1、IFNG、EIF4EBP1、ATG16L2和BID)及其风险系数(coefficient,COEF),并计算每位患者的风险评分(RS),以中位风险评分(RS)为截断值,将训练组和验证组的患者分为低风险组和高风险组.Kaplan-Meier法和Log-Rank法分析显示,RS高的患者总体生存率差于评分低的患者(P<0.05).研究在验证组得到一致性的结果(P<0.05).此外,多因素回归分析揭示该预测模型是ccRCC患者预后预测的独立风险因子(P<0.05).结论 自噬相关差异表达基因是ccRCC患者潜在的诊断和预后评估标志物,可为患者术后个体化治疗提供理论支持.     

基于代谢相关基因的胃癌预后模型的构建和验证

目的整合胃癌（GC）分子亚型和代谢相关基因,并依此构建GC预后模型。方法从基因综合表达（GEO）数据库中采集GC患者基因表达谱和临床数据,通过整合网络分析筛选出主调控上皮间质转化（EMT）亚型的代谢标志基因,再通过Cox比例风险回归整合标志基因与生存信息,构建基于代谢相关基因的GC预后模型;依据该模型对GC患者进行风险分层,采用Kaplan-Meier生存曲线评估模型的预后预测作用,通过基因集富集分析（GSEA）筛选富集的通路。结果整合网络分析筛选出3个主调控EMT亚型的代谢标志基因,分别为人脂质磷酸磷酸酶相关蛋白4型基因、谷氨酸胺-果糖-6-磷酸转氨酶2基因和硫酸酯酶1基因;基于这3个代谢标志基因构建的预后模型可将GC患者划分为高危组和低危组。生存曲线分析表明,高危组患者的预后更差,在多组验证数据集中均呈现一致结果,该模型表现出较强的预后预测效能。GSEA分析表明,高危组中转化生长因子-β信号传导、EMT等与癌恶性特征相关的通路显著富集;M2巨噬细胞、M0巨噬细胞及中性粒细胞浸润与高风险显著相关。结论基于代谢相关基因的GC预后模型可实现GC患者风险分层,有助于指导GC患者的精准治疗。     

免疫原性细胞死亡相关基因对膀胱癌预后分型及免疫治疗的影响

目的 探讨免疫原性细胞死亡（ICD）相关基因对膀胱癌（BC）预后及免疫治疗的影响。方法 通过癌症基因组图谱（TCGA）数据库获取BC数据集,采用两独立样本Wilcoxon秩和检验比较BC中34个ICD相关基因的表达。基于ICD相关基因表达进行聚类分析,对2种ICD相关亚型进行基因本体（GO）、京都基因和基因组数据库（KEGG）富集、体细胞突变差异和免疫细胞浸润差异分析。构建LASSO Cox回归风险预后模型,验证其临床应用价值。结果 ICD相关基因在BC和正常膀胱组织中表达有差异。2种ICD相关亚型的差异基因主要富集于T细胞激活、免疫球蛋白生成等生物学功能;参与T细胞激活、B细胞激活、T细胞活化的正向调节等信号通路。体细胞突变结果显示,ICD高评分组TP53突变频率更高,富含更多免疫细胞。利用7个ICD相关基因建立风险预后模型,该模型在不同临床特征中均有较好的预测价值。结论 ICD相关基因对BC患者的预后预测和免疫治疗指导有重要意义。     

基于失巢凋亡相关标志物预测膀胱癌患者预后

目的：探讨失巢凋亡相关基因在膀胱癌中的作用和预后价值。方法：从Genecards数据库和Harmonizome数据库获取失巢凋亡相关基因。Cox和LASSO回归用来得到具有预后价值的基因并构建风险预后模型。列线图、校准图、累积危险曲线和决策曲线用来验证模型准确性。研究不同风险组间在生存预后及免疫景观上的差异。采用实时定量PCR测定人正常膀胱细胞SV-HUV-1、T24、J82、5637膀胱癌细胞系中F10表达水平,将构建的含有全长的pcDNA3.1质粒及阴性对照质粒瞬时转染T24细胞;采用CCK-8、集落刺激实验检测F10高表达对细胞增殖能力的影响;利用Transwell实验检测PCA3高表达对细胞侵袭能力的影响。结果：获得9个失巢凋亡相关基因(DNMT1、F10、FASN、PDGFRA、SATB1、MSLN、MYC、CALR、CSPG4)用来构建预后模型。列线图、校准图、累积危险曲线和决策曲线显示,模型能较好的评估膀胱癌患者的预后。根据风险评分分组,低危组患者的总生存期(OS)明显长于高危组。免疫微环境中,CD8⁺T细胞(P=0.015)、M0巨噬细胞(P=0....     

嘌呤代谢相关基因预测肺腺癌预后模型的构建及验证

目的 探讨嘌呤代谢相关基因预测肺腺癌预后模型的临床应用价值。 方法 嘌呤代谢相关基因数据来源于人类基因数据库,肺腺癌 mRNA 转录组数据和临床数据来源于癌症基因组图谱数据库,并使用 Perl 及 R 软件筛选出与肺腺癌预后有关的表达差异的嘌呤代谢相关基因,并进行京都基因与基因组百科全书和基因本体论富集分析,用 Cox 回归分析及套索回归分析建立预后模型,通过 Kaplan-Meier 生存曲线比较高、低风险组的预后差异,通过 ROC 曲线验证该预后模型预测 1、3、5 年总生存期（OS）的可靠性,使用 Cox 回归分析临床因素与肺腺癌患者预后的关系。最后使用基因表达数据库中的 GSE26939 数据集进行外部验证。 结果 本研究最终筛选出了 5 个与肺腺癌预后相关的嘌呤代谢相关基因（CD19、CYP17A1、KHDRBS2、INHA、PLK1）,并建立了相关预后风险评分模型。Kaplan-Meier 生存曲线显示,低风险组患者 OS 高于高风险组（P＜0.01）。生存状态图及建模基因表达热图显示,高风险组患者比低风险组患者的预后差。1、3、5 年 OS 的 AUC 分别为 0.76、0.74、0.77,提示该模型有较好的预测效能。多因素 Cox 回归分析显示肿瘤分期和风险评分均是肺腺癌患者预后的独立危险因素（均 P＜0.05）。外部验证集的 Kaplan-Meier 生存曲线显示,低风险组患者 OS 高于高风险组（P＜0.01）。生存状态图及建模基因表达热图显示,高风险组患者具有更差的预后。1、3、5 年 OS 的 AUC 分别为 0.96、0.82、0.84,提示模型有较好的预测效能。 结论 嘌呤代谢相关基因可能通过促进肺腺癌细胞的增殖来影响肺腺癌患者的预后,本文建立的预后模型可为临床研究提供潜在依据。     

焦亡相关基因在膀胱癌中的作用鉴定与预后分析研究

目的:通过生物信息学的方法分析并确定膀胱癌患者的关键焦亡相关基因(PRGs)表达谱,并阐明其潜在功能。方法:从癌症基因组图谱(TCGA)数据库中下载了对应膀胱样本的mRNA表达谱和临床数据,进行功能富集分析,包括基因本体论分析(GO)和京都基因与基因组百科全书的分析(KEGG)。构建评估预后的基因模型,计算风险评分,分高、低风险组评估膀胱癌的预后。评估PRGs与肿瘤免疫浸润的相关性,并构建基于它们的共表达和预测目标的竞争性内源性RNA(ceRNA)调控轴。结果:我们选择了33个PRGs,功能富集分析显示,它们主要参与细胞因子产生、炎症小体复合物、凋亡过程和NOD样受体信号通路的正调控。我们用LASSO Cox回归分析筛选6个基因(CASP9、PRKACA、CASP6、TNF、AIM2、GSDMB)构建PRGs模型,KM曲线提示高风险评分的膀胱癌患者的总生存时间概率低于低风险评分患者,差异有统计学意义(P<0.001),列线图表明该模型对预后预测较准确。AIM2、CASP6与免疫细胞浸润显著相关(P<0.05)。通过构建ceRNA网络,确定了膀胱癌中的CASP6/hsa-le...     

基于铜死亡相关长链非编码RNA构建膀胱癌患者预后风险评估模型

目的:基于铜死亡相关长链非编码RNA(lncRNA)构建膀胱癌患者预后风险评估模型。方法:下载癌症基因组图谱数据库中的膀胱癌患者RNA序列数据和临床数据，采用Pearson相关性分析、单因素Cox回归、Lasso回归和多因素Cox回归分析筛选与铜死亡及膀胱癌患者预后相关的lncRNA，并构建铜死亡相关的lncRNA膀胱癌患者预后风险评分方程。根据风险评分方程计算的中位数将患者分为高风险组和低风险组，比较两组免疫细胞丰度差异。应用Kaplan-Meier生存曲线评估风险评分方程的准确性；应用受试者操作特征曲线(ROC曲线)评估风险评分方程预测患者1、3、5年存活率的价值；采用单因素和多因素Cox回归筛选与膀胱癌患者预后相关的影响因素，构建膀胱癌患者预后风险评估列线图，并通过校准曲线评估列线图预测的准确性。结果:膀胱癌患者预后风险评分方程由9个铜死亡相关的lncRNA构建。免疫浸润分析结果显示，高风险组M0巨噬细胞、M1巨噬细胞、M2巨噬细胞、静息肥大细胞及中性粒细胞丰度明显高于低风险组，而低风险组CD8⁺T细胞、辅助性T细胞、调节性T细胞及浆细胞丰度明显高于高风险组...     

结合生物信息学分析建立前列腺癌预后风险预测模型

目的 基于公共数据库构建前列腺癌的预后风险预测模型。方法 下载TCGA数据库中前列腺癌相关数据及GEO数据库的GSE104131数据集，对GSE104131测序数据进行加权基因共表达网络分析，得到关联前列腺癌(PCa)组织最高的关键模块，并与TCGA测序数据取交集，获得交集基因表达矩阵，进而对其表达量进行差异比较，最后对差异基因进行单因素和多因素cox回归分析，构建前列腺癌的预后风险预测模型，并对模型进行验证。结果 加权基因共表达网络分析(WGCNA)分析获得棕色模块为关键模块，差异表达基因共有200个，单因素cox回归分析获得16个与总生存率高度相关的潜在基因，多因素cox回归分析获得4个与PCa患者预后相关的基因，且构建了一个四基因风险预测模型。结论 本研究构建的模型对前列腺癌高低风险人群有较好的生存预测能力，为PCa预后风险的研究提供了基础，可为PCa的治疗提供新的方向。     

基于数据库分析CCR基因对肾透明细胞癌预后的预测价值

目的 利用信息库资料探讨趋化因子受体家族对肾透明细胞癌(ccRCC)预后的预测价值。 方法 下载并分析癌症基因组图谱(TCGA)的基因表达数据,筛选CC趋化因子受体(CCR)亚基因家族在正常组织与ccRCC组织中的差异表达基因。采用COX回归分析构建预后模型并进行相关功能学分析。 结果 从 TCGA 数据库下载包括539例ccRCC组织和72例正常组织的基因转录组数据,筛选出11个差异表达的CCR家族基因。通过多因素Cox回归分析得到 2个(CCR3与CCR10)与ccRCC预后相关的CCR基因,并以此构建预后模型。根据模型风险评分的中位值将训练集样本分为高风险组(n=184)与低风险组(n=197)。Kaplan-Meier生存分析结果显示,低风险组总生存率高于高风险组,差异有统计学意义(P<0.001)。 结论 本研究构建的CCR基因预后模型可较好地评估ccRCC患者的预后并指导其个体化治疗。     

基于肿瘤干性相关基因的肾癌预后模型构建

目的 通过挖掘基因表达汇编(GEO)数据库中肾癌干细胞芯片数据,寻找肾癌细胞干性标志物,并联合癌症基因组图谱(TCGA)数据库中的肾癌临床及转录组数据构建一种评估肾癌预后的模型.方法 从GEO数据库GSE48550数据集中下载芯片数据,筛选肾癌干细胞和正常肾小管上皮细胞之间的差异表达基因,通过基因本体(GO)和基因集富集分析进行功能及通路分析,通过蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络构建确定肾癌干细胞核心基因.从TCGA数据库下载肾癌患者年龄、临床分期、预后情况及相关基因的表达水平,通过单因素及多因素Cox回归分析筛选肾癌预后的独立危险因素,构建预测肾癌患者总生存期的列线图模型.结果 通过分析肾癌干细胞和正常肾小管上皮细胞的芯片数据,发现差异表达基因富集在细胞趋化、细胞外基质形成及受体配体活性等模块,炎症反应通路、P53通路及TNF-α/NF-κB通路在肾癌干细胞中显著激活.单因素及多因素Cox回归分析结果表明,年龄、临床分期为肾癌预后的独立危险因素,趋化因子家族中的C-X3-C基序趋化因子配体1(CX3CL1)是肾癌预后的独立保护因素.通过评估模型区分度,发现基于年龄、临床分期及CX3CL1表达水平的风险模型可准确预测肾癌患者总体生存率,其中C指数为达到0.803.结论 通过GEO和TCGA数据库联合分析筛选肾癌干性相关基因,构建了一种联合患者年龄、临床分期及CX3CL1表达水平的新模型,新模型可用于评估肾癌患者预后.