【摘 要】
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三阴性乳腺癌（TNBC）指不表达ER、PR以及HER2,且在乳腺癌中占比大概为五分之一的恶性肿瘤。TNBC具有肿瘤生长快、复发快、自然转移等特点。研究认为部分lncRNAs的异常表达跟哺乳动物恶性病症有关系,尤其是癌症。TNBC的发生过程中lncRNAs可能发挥着重要作用,通过深入挖掘可能参与TNBC发生进程的lncRNAs有望为三阴性乳腺癌的诊断和预后检测提供新的靶点。我们对来自GEO的13个乳
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三阴性乳腺癌（TNBC）指不表达ER、PR以及HER2,且在乳腺癌中占比大概为五分之一的恶性肿瘤。TNBC具有肿瘤生长快、复发快、自然转移等特点。研究认为部分lncRNAs的异常表达跟哺乳动物恶性病症有关系,尤其是癌症。TNBC的发生过程中lncRNAs可能发挥着重要作用,通过深入挖掘可能参与TNBC发生进程的lncRNAs有望为三阴性乳腺癌的诊断和预后检测提供新的靶点。我们对来自GEO的13个乳腺癌表达数据集的2950个样本进行PAM50亚型分型后,与正常乳腺组织样本两两进行差异分析。通过剔除相同的差异基因一共选取了3484个在三阴性乳腺癌组织中特有的差异基因（p<0.05）。我们将这些基因进行加权共表达网络分析,识别出其中蓝色模块是与三阴性乳腺癌最为相关的基因集（cor=0.38,p=6e-14）。通过对蓝色模块中的200个基因进行筛选（MM>0.8）得到54个关键的中心基因,其中包括LINC00337、OSTM1-AS1、DEPDC1-AS1、DDX11-AS1和LINC00608这5个lncRNA。对54个中心基因进行了功能富集分析,为可能参与的生物学途径提供了建议。通过TCGA的表达数据,我们确定LINC00337（p<2e-16）、DEPDC1-AS1（p<2e-16）和DDX11-AS1（p<2e-16）是与三阴性乳腺癌更为相关的lncRNA。采用多因素Cox回归建立3-lncRNA风险评分模型。在GEO三阴性乳腺癌数据中,Kaplan-Meier生存分析和ROC曲线分析显示这个模型具有良好的预后评估能力（HR:2.72;（1.34-5.51）,p=0.006）;此外,在TCGA三阴性乳腺癌数据中验证显示模型具有良好的预测能力（HR:4.07;（1.1-15.11）,p=0.036）。综上所述,我们通过数据分析,挖掘得到3个三阴性乳腺癌特征性的lncRNAs,并建立了一个3-lncRNA的预测三阴性乳腺癌的风险模型,为临床TNBC的治疗及预后评估提供理论依据。
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