【摘 要】
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目的 构建卵巢癌免疫相关预后模型并初步筛选预后标志物.方法 将癌症基因组图谱(TCGA)中卵巢癌样本按照7:3的比例随机分为训练集和测试集,GSE26712作为外部验证集.通过limma软件包分析免疫相关的差异基因(IRDEGs),单因素Cox回归筛选预后相关的IRDEGs,通过LASSO回归和多因素Cox回归构建模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线和C-index对模型进行评价.构建列线图模型,通过校准曲线和决策曲线评价列线图的预测性能.结果 本研究在训练集中成功构建了包含11个基因(C5AR1、CX
【机 构】
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400038 重庆 中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院妇科;中国人民解放军陆军军医大学毒理学研究所
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目的 构建卵巢癌免疫相关预后模型并初步筛选预后标志物.方法 将癌症基因组图谱(TCGA)中卵巢癌样本按照7:3的比例随机分为训练集和测试集,GSE26712作为外部验证集.通过limma软件包分析免疫相关的差异基因(IRDEGs),单因素Cox回归筛选预后相关的IRDEGs,通过LASSO回归和多因素Cox回归构建模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线和C-index对模型进行评价.构建列线图模型,通过校准曲线和决策曲线评价列线图的预测性能.结果 本研究在训练集中成功构建了包含11个基因(C5AR1、CX3CR1、CXCL11、CXCL13、IGF1、IL27RA、NFKBIB、PENK、PI3、PSMC1和PSME3)的预后模型,C-index为0.69,1、3、5年的曲线下面积分别为0.67、0.71和0.75;多因素Cox回归分析显示该风险模型是卵巢癌患者的独立预后因素(HR=2.58,95％CI=2.15～3.25).基于风险得分成功构建了列线图模型,其校准曲线拟合良好,决策曲线显示列线图在指导临床决策方面具有积极的净收益.结论 本研究构建的免疫相关预后模型在卵巢癌预后预测中具有良好的效能,其中的相关基因可能是卵巢癌患者免疫治疗的潜在标志物.
其他文献
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