【摘 要】
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目的 采用生物信息学方法分析铁死亡相关基因并构建结直肠癌铁死亡相关预后模型.方法 从TCGA数据库中下载结直肠癌患者的mRNA表达谱数据和临床资料.使用R4.0.2软件筛选出与铁死亡相关的差异基因.采用LASSO Cox回归分析构建预后模型.根据得到的风险评分,将纳入的结直肠癌患者划分为高风险组和低风险组.对构建的模型采用Kaplan-Meier方法绘制生存曲线,同时使用R语言“time ROC”包来评估预后模型的预测能力,并进行差异基因分析.分析差异基因富集状态和免疫功能状态.同时采用单因素和多因素CO
【机 构】
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武汉大学中南医院检验科,湖北,武汉430071;武汉大学第二临床学院,湖北,武汉430071
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目的 采用生物信息学方法分析铁死亡相关基因并构建结直肠癌铁死亡相关预后模型.方法 从TCGA数据库中下载结直肠癌患者的mRNA表达谱数据和临床资料.使用R4.0.2软件筛选出与铁死亡相关的差异基因.采用LASSO Cox回归分析构建预后模型.根据得到的风险评分,将纳入的结直肠癌患者划分为高风险组和低风险组.对构建的模型采用Kaplan-Meier方法绘制生存曲线,同时使用R语言“time ROC”包来评估预后模型的预测能力,并进行差异基因分析.分析差异基因富集状态和免疫功能状态.同时采用单因素和多因素COX回归对预后模型进行分析,以验证构建的预后模型是否能独立于其他临床因素成为独立的预测因子.结果 单因素COX回归分析显示,在50个差异表达的铁死亡相关基因中.6个基因可能与预后相关,且通过LASSO回归验证.生存分析结果显示,低风险组预后较高风险组好,差异有统计学意义(P<0.05),ROC曲线显示该预后模型曲线下面积在1年内为0.594,2年内为0.708,3年内为0.599.高、低风险组的差异基因富集在几个铁相关和免疫相关的通路中,且免疫功能在两组之间差异有统计学意义(P<0.05).结论 通过多种生物学方法,构建了6个与铁死亡相关基因的预后模型,可能为结直肠癌患者的个体化治疗和评估提供参考.
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