【摘 要】
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目的 通过挖掘癌症基因组图谱(TCGA)数据库中膀胱尿路上皮癌(BLCA)免疫相关基因(IRGS)数据,构建BLCA预后分子标签,为BLCA精准治疗提供新的预后模型.方法 下载TCGA数据库中BLCA患者的临床数据以及BLCA转录组数据,筛选出IRGS表达数据,并计算出正常膀胱组织与BLCA组织表达差异显著的IRGS,然后随机抽取70%数据应用Lasso-Cox回归构建预后分子标签,30%数据用于验证构建的IRGS分子标签.结果 下载的数据共包含412例患者;在Immport数据库中下载IRGS资料,使用
【机 构】
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236000 安徽省阜阳市人民医院泌尿外科
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目的 通过挖掘癌症基因组图谱(TCGA)数据库中膀胱尿路上皮癌(BLCA)免疫相关基因(IRGS)数据,构建BLCA预后分子标签,为BLCA精准治疗提供新的预后模型.方法 下载TCGA数据库中BLCA患者的临床数据以及BLCA转录组数据,筛选出IRGS表达数据,并计算出正常膀胱组织与BLCA组织表达差异显著的IRGS,然后随机抽取70%数据应用Lasso-Cox回归构建预后分子标签,30%数据用于验证构建的IRGS分子标签.结果 下载的数据共包含412例患者;在Immport数据库中下载IRGS资料,使用R语言的limma包在BLCA组织中筛选出差异表达的IRGS 303种;再将412例患者肿瘤组织样品数据按30%和70%随机分为两组,70%组为训练组,用于筛选预后分子标签;30%组为测试组,用于测试筛选出的分子标签预测预后效果;联合临床预后数据采用Lasso-Cox回归分析从中筛选出5种与BLCA预后IRGS,分别为ADCYAP1R1、APOBEC3H、OAS1、PTGER3、SH3BP2,并联合5种IRGS构建预后分子标签:评分风险(Risk score)=0.10131×EXPADCYAP1R1-0.13776×EXPAPOBEC3H-0.15894×EXPOAS1+0.09175×EXPPTGER3-0.18648×EXPSH3BP2.结论 通过对TCGA数据库的挖掘,发现对BLCA预后有影响的5种IRGS,且联合5种IRGS构建的分子标签与BLCA患者的预后有显著性关联,为BLCA精准治疗提供了新的预后模型.
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