【摘 要】
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目的:利用芯片重注释技术,构建预测口腔鳞状细胞癌(oral squamous cell carcinoma,OSCC)的lncRNA风险评分(lncRNA-RS)模型.方法:下载GEO数据库中的GSE42743数据集作为训练集(
【机 构】
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湖北省恩施土家族苗族自治州中心医院·口腔诊疗中心 湖北 恩施 445000;武汉大学口腔医院口腔颌面创伤与整形外科 湖北 武汉 430079
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目的:利用芯片重注释技术,构建预测口腔鳞状细胞癌(oral squamous cell carcinoma,OSCC)的lncRNA风险评分(lncRNA-RS)模型.方法:下载GEO数据库中的GSE42743数据集作为训练集(n=74),TCGA中的头颈部肿瘤队列作为测试集(n=78).利用生物信息学方法对训练集中的基因探针进行重注释,并通过单因素和多因素Cox回归分析建立OSCC预后相关的lncRNA-RS模型.然后,采用生存曲线和多因素Cox回归分析评价lncRNA-RS模型对预后的预测作用.最后,运用KEGG通路分析探究模型中lncRNA可能的作用机制.结果:单因素Cox回归分析共发现5个与OSCC预后显著相关的lncRNA(P<0.001).基于这5个lncRNA进一步构建OSCC预后相关的lncRNA-RS模型,并根据lncRNA-RS将患者分为高风险组(n=37)和低风险组(n=37).生存曲线分析表明,低风险组患者的总生存期在训练集(P<0.001)和测试集(P=0.022)中均优于高风险组.多因素Cox回归分析表明,ln-cRNA-RS在训练集(HR:9.860,95％CI:4.289～22.667,P<0.001)和测试集(HR:2.259,95％CI:1.171～4.357,P=0.015)中均为影响OSCC预后的独立因素.KEGG富集分析表明,这些lncRNA主要参与调节代谢相关通路、钙信号通路、mTOR信号通路和AMPK信号通路等.结论:本研究基于5个lncRNA构建了lncRNA-RS模型,可作为一种潜在的OSCC预后标志物组合.
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