【摘 要】
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目的 通过开发蛋白质组学签名,优化对乳腺癌患者预后的评估.方法 分别从TCPA和TCGA数据库下载879名乳腺癌患者样本的蛋白质表达谱和临床信息,进行单变量Cox回归、lasso回归和多变量Cox回归分析以鉴定预后蛋白质建立预后模型,然后对预后模型蛋白进行差异表达及生存分析,对模型风险评分进行预测性能分析,并对与预后模型蛋白相关的所有蛋白进行分析.结果 通过TCPA数据库中的224个蛋白质,我们构建了包含CASPASE7CLIVEDD198、NFKBP65_pS536、PCADHERIN、P27、X4EB
【机 构】
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泰安市中心医院乳腺疾病诊疗部,山东泰安 271000
【出 处】
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山东第一医科大学（山东省医学科学院）学报
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目的 通过开发蛋白质组学签名,优化对乳腺癌患者预后的评估.方法 分别从TCPA和TCGA数据库下载879名乳腺癌患者样本的蛋白质表达谱和临床信息,进行单变量Cox回归、lasso回归和多变量Cox回归分析以鉴定预后蛋白质建立预后模型,然后对预后模型蛋白进行差异表达及生存分析,对模型风险评分进行预测性能分析,并对与预后模型蛋白相关的所有蛋白进行分析.结果 通过TCPA数据库中的224个蛋白质,我们构建了包含CASPASE7CLIVEDD198、NFKBP65_pS536、PCADHERIN、P27、X4EBP1_pT70、EIF4G等6个蛋白的预后模型,根据风险评分中位值将患者分为两组,总生存率差异有统计学意义.单因素和多因素Cox回归分析表明,该风险评分是患者的独立预后因素(P<0.001).此外,应用列线图及ROC对预测模型的预测性能进行了展示.蛋白质相互作用关系显示,蛋白质CASPASE7CLEAVEDD198、PCADHERIN、X4EBP1_pT70和EIF4G与其他蛋白质表现出较明显的相关性(P<0.001).结论 6个关键蛋白可能是乳腺癌治疗的新靶点,蛋白质风险模型可用于预测乳腺癌患者的预后.
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