| 2 | Exploring the diagnosis markers for gallbladder cancer based on clinical data显示文摘一会儿,没有有效标记是可得到的便于胆囊癌症(GBC ) 诊断。这研究试图为 GBC 诊断探索可得到的标记。144 GBC 和 116 个胆石病病人的临床的数据回顾地被考察。逻辑回归分析被执行评估 GBC 风险因素。操作特征(巨鸟) 曲线的接收装置被用来估计风险因素的诊断价值。由比较 GBC 和胆石病病人的特征,下列因素展出了统计差别:年龄,性,胆石,全部的 bilirubin (TB ) ,碱的磷酸酶(高山) , aspartate aminotransferase (著名计算机生产厂商) ,丙氨酸 aminotransferase (中高音) ,血小板计数(PLT ) , CA125 (carcinoembryonic 抗原 125 ) ,和 CA199 (糖类抗原 199 ) 。逻辑回归分析显示了那年龄[机会比率(或) , 1.032;95%confidence 间隔(95% CI ) , 1.004 ~ 1.061;P = 0.024 ] ,性(或, 0.346;95% CI, 0.167 ~ 0.716;P = 0.004 ) ,胆石(或, 0.027;95% CI, 0.007 ~ 0.095;P < 0.001 ) ,高山(或, 1.003;95% CI, 1.000 ~ 1.006;P = 0.032 ) , TB (或, 1.004;95% CI, 1.000 ~ 1.009;P = 0.042 ) ,并且 CA125 (或, 1.007;95% CI, 1.002 ~ 1.013;P = 0.011 ) 是为 GBC 的独立风险因素。根据巨鸟曲线, CA125 [在曲线(AUC ) 下面的区域, 0.720 ] ,高山(AUC, 0.713 ) , TB (AUC, 0.636 ) ,并且年龄(AUC, 0.573 ) 是珍贵诊断标记。基于独立风险因素,另外, GBC 诊断模型被建立。年龄, TB,高山,和 CA125 能被用作 GBC 的辅助诊断因素。当包括地考虑各种各样的风险因素时,诊断模型为 GBC 诊断提供一个量的工具。 | Lingqiang Zhang Runchen Miao Xiude Zhang Wei Chen Yanyan Zhou Ruitao Wang Ruiyao Zhang Qing Pang Xinsen Xu Chang Liu | 2015 | Frontiers of Medicine2015，9，3： | 4 |
| 3 | Transcriptional modules related to hepatocellular carcinoma survival: coexpression network analysis显示文摘我们执行了加权的基因 coexpression 网络分析(WGCNA ) 获得卓见进 hepatocellular 癌(HCC ) 的分子的方面。未加工的 microarray 数据集(包括 488 件样品) 从基因表示选集(GEO ) 网站被下载。数据用 RMA 算法被使正常化。我们利用了 WGCNA 在非特定的过滤以后识别 coexpressed 基因(模块) 。关联和幸存分析用模块,和基因本体论被进行(去) 丰富被使用探索可能的机制。八个不同模块被 WGCNA 识别。粉红色、红的模块与肝功能被联系,而绿松石和黑模块相反地与肿瘤阶段被相关。差的结果在红模块中在绿松石模块中并且在高表示组在低表示组被发现。另外,去丰富分析建议了那发炎,有免疫力、病毒相关、调停干扰素的小径在绿松石模块中被充实。几潜在的 biomarkers,例如 cyclin 依赖的 kinase 1 (CDK1 ) , topoisomerase 2 (TOP2A ) ,并且 serpin peptidase 禁止者 clade C (antithrombin ) 成员 1 (SERPINC1 ) ,也被识别。在结论,从基于染色体的试金识别的基因签名能贡献 HCC 层化。WGCNA 能识别与癌症预后联系的基因的重要的组。 | Xinsen Xu Yanyan Zhou Runchen Miao Wei Chen Kai Qu Qing Pang Chang Liu | 2016 | Frontiers of Medicine2016，10，2： | 0 |
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