基于坏死性凋亡相关LncRNA的结肠腺癌临床预测模型的构建和验证

CHEN Songhe, PAN Danyang, ZHANG Kefeng,CHEN Yadong

China Modern Doctor(2023)

Cited 0|Views2
No score
Abstract
目的 基于癌症基因组图谱数据库(The Cancer Genome Atlas,TCGA)构建结肠腺癌坏死性凋亡相关长链非编码RNA(long non-coding RNA,LncRNA)临床预测模型与验证.方法 从TCGA下载结肠腺癌转录组和临床数据,从基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)、京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)数据库及检索文献得到坏死性凋亡相关基因.运用R软件通过共表达筛选出差异坏死性凋亡相关LncRNA,采用单因素分析筛选出预后相关坏死性凋亡LncRNA,运用Lasso回归分析和多因素分析构建预后风险模型.通过差异分析、Kaplan-Meier生存分析、风险分析、受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)、临床分组模型验证以评价该模型的可行性和准确性.采用多因素进行模型的独立预后分析,同时绘制Nomogram图预测患者1年、3年和5年的生存率,凭借校准曲线评价其准确性和预测能力.结果 坏死性凋亡LncRNA共1039个,预后相关的坏死性凋亡LncRNA共46个.Lasso回归分析以AP005264.1、ALMS1-IT1、AL354993.2、LINC00513、AC145423.2、AC008764.8构建预后风险模型,模型评价显示可区分高低风险组的患者,高风险的患者较低风险预后较差(P<0.05);AUC显示模型具有较高的准确性;多因素分析显示风险评分可作为结肠腺癌的独立预后因子;临床分组的模型验证显示模型同时适用于不同年龄、性别、Stage、N、T等临床症状;Nomgarm分析内部验证中显示校准曲线显示具有良好的拟合度,提示该列线图预测模型具有良好预测能力.GSEA富集分析结果显示在高风险组中活跃的功能或通路有缺口信号通路、磷脂酰肌醇信号系统、癌症的途径、JAK STAT信号通路等,在低风险组中活跃的功能或通路有阿尔茨海默病、柠檬酸循环、亨廷顿病、氧化磷酸化等.结论 本研究建立了6个坏死性凋亡LncRNA的预后风险模型,并进行了初步的功能或通路的分析,对结肠腺癌患者预后的预测和分子机制的探讨提供了参考.
More
AI Read Science
Must-Reading Tree
Example
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined