【摘 要】
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目的 探讨关联-信号-注释增强的相似网络融合(association-signal-annotation boos-ted similarity network fusion,ab-SNF)方法在透明细胞肾细胞癌(clear cell renal cell carcinoma,ccRCC)多组学数据整合分子分型中的应用,识别ccRCC不良预后患者,研究不同分型患者的潜在致病基因、通路活性及相关免疫浸润细胞.方法 从癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库中下载ccR
【机 构】
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030001太原,山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室;030001太原,山西医科大学附属太原中心医院血液科;030001太原,山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室;030001太原,山西医科
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目的 探讨关联-信号-注释增强的相似网络融合(association-signal-annotation boos-ted similarity network fusion,ab-SNF)方法在透明细胞肾细胞癌(clear cell renal cell carcinoma,ccRCC)多组学数据整合分子分型中的应用,识别ccRCC不良预后患者,研究不同分型患者的潜在致病基因、通路活性及相关免疫浸润细胞.方法 从癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库中下载ccRCC的miRNA、mRNA表达数据及DNA甲基化数据.利用ab-SNF对ccRCC患者多组学数据进行整合分型;采用Cox回归分析模型研究不同分型患者的预后风险;针对不同分型,筛选差异表达mRNA(DEmRNAs)、miRNA(DEmiRNAs)及差异甲基化基因(differentially methylated genes,DMGs),并对重合基因进行相关分析与基因本体(gene ontology,GO)富集分析;最后对不同分型患者进行免疫细胞浸润和通路活性分析.结果 ab-SNF将ccRCC患者分为低危组和高危组,其中高危组患者的死亡风险是低危组的1.903倍;筛选出5 218个DEmRNAs,107个DEmiRNAs及2 625个DMGs.其中,20个差异表达基因受到DEmiRNA调控,567个基因差异表达的同时伴有异常甲基化;588个重合基因富集于有统计学意义的10个GO生物项.此外,筛选出有统计学意义的6种免疫浸润细胞和9条通路.结论 ab-SNF能够有效地识别ccRCC亚型,筛选出的ccRCC潜在致病基因、重要通路及相关免疫浸润细胞,可为ccRCC靶向治疗提供新的参考.
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