基于生物信息学分析筛选肺腺癌免疫预后相关lncRNA

思璐; 秦秋雯; 沈印; 罗双艳; 何颖; 张裕旭; 刘柳

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基于生物信息学分析筛选肺腺癌免疫预后相关lncRNA

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目的基于TCGA和Molecular Signatures Database数据,利用生物信息学方法鉴定潜在的免疫预后相关的lncRNA(IRL)生物标志物,用于肺腺癌患者的预后预测。方法从TCGA获取肺腺癌IRL数据集和相应的临床参数;从Molecular Signatures Database v7.0中提取免疫基因。通过构建免疫基因共表达网络鉴定免疫相关的IRL。随后对IRL进行Cox回归分析、Lasso回归分析筛选肺腺癌预后相关的IRL生物标志。通过生存分析、ROC曲线分析评估IRL预测患者生存预后的价值。结果共鉴定了1124个IRL,通过单因素Cox回归分析,初步筛选出18个和肺腺癌预后相关的IRL,且通过Lasso回归分析对预后相关的IRL进行二次选择后得到14个IRL与肺腺癌的生存预后相关。Cox分析筛选出其中8个IRL作为预后的独立危险因子用于构建风险评分模型。K-M生存分析显示,低风险组生存时间长于高风险组(P<0.001)。ROC曲线分析显示,风险评分、年龄、性别、分期、T、M、N对肺腺癌预后的曲线下的面积分别为0.827、0.498、0.579、0.733、0.673、0.508、0.685。对风险模型绘制风险曲线,结果显示随着风险值的升高,患者生存时间逐渐下降,死亡人数逐渐增多。结论IRL构建的8个风险模型可能是肺腺癌患者潜在的预测预后生物标志物。

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来源
《医学信息》 |2023年第1期|1-6|共6页
作者
思璐; 秦秋雯; 沈印; 罗双艳; 何颖; 张裕旭; 刘柳;
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作者单位

广西壮族自治区人民医院国际医疗部;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类肺肿瘤;
关键词
肺腺癌; lncRNA; 风险模型; 生物标志物;

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