【摘 要】
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目的:基于生物信息学探索肾细胞癌发病相关基因,并联合临床指标构建可预测肾癌患者总生存期(overall survival,OS)联合指标预后列线图,为肾癌临床预后评估提供了有效的新方法
【机 构】
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中国人民解放军空军军医大学西京医院泌尿外科 西安,710032
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目的:基于生物信息学探索肾细胞癌发病相关基因,并联合临床指标构建可预测肾癌患者总生存期(overall survival,OS)联合指标预后列线图,为肾癌临床预后评估提供了有效的新方法.方法:基于基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)筛选差异表达基因并在TCGA数据库中进行验证并进行基于蛋白互作(protein-protein interaction,PPI)网络的模块建立.同时于TCGA数据库中利用Cox多因素分析筛选基因及肾癌预后相关性,采用Kaplan-Meier法计算OS,log-rank检验评价不同亚组生存差异的显著性;运用Cox单因素及多因素回归分析确定OS的独立预测因素,使用R软件整合所有具有独立预测意义的变量绘制可以个体化预测3年和5年OS的列线图,并采用Bootstrap法计算ROC曲线下面积(AUC)、绘制校准图对列线图进行内部验证.结果:通过GEO筛选出DEGs380个,在TCGA数据库汇中验证overlapping基因28个,与肾癌OS相关基因为SLC22A8及TNFAIP6(P＜0.05).病理等级≥G3、T3和M1期、SLC22A8基因表达值≥4.50、TNFAIP6基因表达值≥11.20是OS的独立危险因素.预测模型可准确预测患者预后,其预测3、5年OS的AUC分别为0.793和0.740,校准图显示列线图预测的3、5年OS分别与实际3、5年OS具有良好的一致性.结论:本研究通过大数据分析,发现了10个肾癌发病相关基因,并纳入预后评估的模型,建立了一种联合指标肾癌预后预测模型,为临床中肾癌患者的预后评估提供了一种有效的新方法.
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