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1基于多组学数据构建肺腺癌预后相关风险预测模型显示文摘目的:通过整合肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)临床信息组、基因组和转录组的多组学信息,构建预后相关风险预测模型,为肺腺癌患者的预后风险预测提供依据。方法:通过肿瘤基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)网站下载522例肺腺癌患者数据,完成肺腺癌患者多组学数据库构建。对经过质量控制的数据库,采用Cox比例风险模型评价多组学数据对LUAD预后的影响,构建基于临床信息、基因分型和基因表达多组学信息的预后风险预测模型,并使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和曲线下面积(area under curve,AUC)评估预后模型风险识别的能力。结果:共386例肺腺癌患者纳入多组学数据库,分别筛选出1个临床信息组、5个基因组单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNP)和4个转录组mRNA预后相关特征因素与肺腺癌的预后相关。与肺腺癌低风险组相比,高风险组患者较低风险组的预后更差(HR=3.67,95%CI=2.46~5.49,P=1.96×10-10),联合基因组、转录组与临床信息构建多组学预后指数后,其ROC曲线下面积为0.694(95%CI=0.633~0.754)。结论:采用联合临床信息组、基因组和转录组特征的多组学信息构建的预后风险预测指数可有效区分肺腺癌患者预后好坏,其研究结果将为肺腺癌患者的精准治疗提供有效支撑。李鑫 魏锣沛 吕章艳 冯小双 李江 陈宏达 温艳 高禹舜 薛奇 高树庚 谭锋维 2018南京医科大学学报(自然科学版)2018,38,12:3
2基于转录组测序构建食管腺癌预后相关的内源竞争RNA网络显示文摘目的挖掘食管腺癌中内源竞争RNA(ceRNAs)网络,探索预后影响机制。方法提取癌症和肿瘤基因图谱计划(TCGA)数据库中正常食管组织和食管腺癌组织转录组数据,挖掘差异表达且与预后相关的长链非编码RNA(lncRNA)、短链非编码RNA(miRNA)及mRNA。采用权重基因共表达网络分析预后相关基因的关联性,构建ceRNA网络。采用基因集富集分析(GSEA)探索影响预后的可能机制。结果ACO87388.1、AC131009.3、miR-29c-3p、CDK1、TPX2是在正常组织和食管腺癌组织中预后相关的差异表达基因,并可构成ACO87388.1/miR-29c-3p/CDK1、ACO87388.1/miR-29c-3p/TPX2、AC131009.3/miR-29c-3p/CDK1、AC131009.3/miR-29c-3p/TPX2四种ceRNA调控网络。结论ACO87388.1、AC131009.3、miR-29c-3p、CDK1和TPX2是影响食管癌患者预后的重要分子。陈超 李冬 童国俊 胡四平 2021浙江医学2021,43,10:0
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