【摘 要】
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目的 基于基因表达数据库(GEO)筛选肝细胞癌(HCC)差异表达基因,探索HCC发生、发展的通路及分子机制,构建肝细胞癌预后模型.方法 筛选GEO数据库中的HCC基因表达芯片“GSE76427”,利用R语言的“limma”“cluster profiler”包筛选HCC差异基因并行京都基因和基因组百科全书(KEGG)分析,用“survival”包行单因素COX分析并用“glmnet”包构建最小绝对收缩和选择算法(LASSO)惩罚的回归模型建立预后模型;用“survival”“survminer”“time
【机 构】
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兰州大学第二医院普外科,甘肃兰州730030;兰州大学第二医院甘肃省消化系统肿瘤重点实验室,甘肃兰州730030;兰州大学第二医院甘肃省消化系统肿瘤重点实验室,甘肃兰州730030
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目的 基于基因表达数据库(GEO)筛选肝细胞癌(HCC)差异表达基因,探索HCC发生、发展的通路及分子机制,构建肝细胞癌预后模型.方法 筛选GEO数据库中的HCC基因表达芯片“GSE76427”,利用R语言的“limma”“cluster profiler”包筛选HCC差异基因并行京都基因和基因组百科全书(KEGG)分析,用“survival”包行单因素COX分析并用“glmnet”包构建最小绝对收缩和选择算法(LASSO)惩罚的回归模型建立预后模型;用“survival”“survminer”“timeROC”包构建风险评分的受试者工作特征曲线(ROC);用“RMS”包绘制预后相关列线图;用癌症基因组图谱(TCGA)数据库相关数据验证.结果 得到425个HCC差异基因及15个HCC预后相关基因(P＜0.05).KEGG分析发现,差异基因主要富集在化学致癌、色氨酸代谢、脂肪酸降解等通路.LASSO回归得到8个关键基因,并建立预后模型.低风险组总体生存(OS)显著高于高风险组(P=0.00097);TCGA验证队列结果显示,低风险组OS显著高于高风险组(P=0.021).结论 本研究建立8个关键基因的预后模型可有效预测HCC患者预后风险,为HCC患者的临床决策和个性化治疗提供理论基础.
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