【摘 要】
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胃癌是世界上癌症死亡的主要原因之一。许多证据表明在肠型胃癌和弥漫型胃癌之间存在不同的分子学特征。我们构建了Lauren亚型特异性的竞争性内源RNA网络,并且通过多种生物信息学方法,包括差异表达分析、RNA-RNA关系对预测、负相关RNA关系对和加权基因共表达网络分析,通过这些方法鉴别出两者共有的竞争性内源RNA网络。此外,我们通过CIBERSORTx算法计算了胃癌样本22种免疫细胞的比例,也研究了
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胃癌是世界上癌症死亡的主要原因之一。许多证据表明在肠型胃癌和弥漫型胃癌之间存在不同的分子学特征。我们构建了Lauren亚型特异性的竞争性内源RNA网络,并且通过多种生物信息学方法,包括差异表达分析、RNA-RNA关系对预测、负相关RNA关系对和加权基因共表达网络分析,通过这些方法鉴别出两者共有的竞争性内源RNA网络。此外,我们通过CIBERSORTx算法计算了胃癌样本22种免疫细胞的比例,也研究了这些免疫细胞和竞争性内源RNA网络中的RNA成分之间的相关性,最后使用支持向量机评估了网络中的lncRNA和mRNA的预测表现。在所有胃癌样本中,hsa-mi R-429/ZFPM2,、hsa-mi R-429/ZEB1和hsa-mi R-200b-3p/ZEB1调节轴有着共同的竞争性内源RNA,即:SNHG14。肥大细胞和巨噬细胞不但在肿瘤和正常组织中存在差异,而且这种差异也存在于两种Lauren亚型间。肥大细胞和巨噬细胞也明显与竞争性内源RNA网络中的多个成分相关。我们的结果证明三种分组的网络中lncRNA和mRNA均有着良好的鉴别肿瘤的表现,在全部胃癌分组中受试者工作特征曲线下面积（AUC）:0.9152,肠型胃癌分组中AUC:0.9670,弥漫型胃癌分组中AUC:0.9737。基于竞争性内源RNA网络和肿瘤免疫细胞浸润的模式,我们的研究提供了有效的生物信息学依据,使我们能探索分子机制,并且评估网络中RNA成分的诊断表现。
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