典型文献
整合分析GEO和TCGA数据筛选喉鳞状细胞癌中新的基因预后标志物
文献摘要：
目的:通过生物信息学分析鉴定喉鳞状细胞癌(LSCC)的潜在诊断、预后基因.方法:高通量基因表达数据库(GEO)中的数据(GSE143224和GSE59102)和癌症基因组图谱(TCGA)中的转录组数据用于生物信息学分析.确定了癌与正常样本之间的差异表达基因(DEGs),并进行了功能和通路的富集分析.此外,使用Cox比例风险模型确定了与LSCC的发病机制和预后有关的基因.诺模图对患者的生存结局进行了量化.结果:总共确定了117个上调的DEGs和250个下调的DEGs.细胞外泌体和代谢途径是主要的生物学过程.确定了可能与LSCC的发病机制高度相关的15个基因.通过多因素Cox回归分析构建由7个基因(包括STC2、SERPINB13、RPL39L、SORBS2、LAPTM4B、ITGA6、DPT)组成的预后标志物,在预测总体生存率方面表现良好.同时,构建了整合基因标志物和临床病理风险参数的诺模图,以预测LSCC患者的总体生存率.结论:我们的研究发现了一组稳健的基于基因的标志物,可用于预测LSCC患者的预后,这可能有助于临床医生的决策,并可作为喉鳞状细胞癌药物合成的潜在新靶点.
文献关键词：
喉鳞状细胞癌;GEO;TCGA;Cox风险比例模型;诺模图
中图分类号：
作者姓名：
方佳宇;吴师雄;陈雄;周绪红
作者机构：
武汉大学中南医院耳鼻咽喉-头颈外科 武汉430071
文献出处：
引用格式：
[1]方佳宇;吴师雄;陈雄;周绪红-.整合分析GEO和TCGA数据筛选喉鳞状细胞癌中新的基因预后标志物)[J].武汉大学学报（医学版）,2022(01):63-69
A类：
GSE143224,GSE59102,SERPINB13,RPL39L,SORBS2
B类：
整合分析,GEO,TCGA,数据筛选,喉鳞状细胞癌,预后标志物,生物信息学分析,分析鉴定,LSCC,预后基因,高通量基因表达数据库,癌症基因组图谱,转录组数据,差异表达基因,DEGs,富集分析,Cox,比例风险模型,模型确定,诺模图,生存结局,总共,细胞外泌体,代谢途径,生物学过程,STC2,LAPTM4B,ITGA6,DPT,总体生存率,基因标志物,临床病理,临床医生,药物合成,新靶点,风险比,比例模型
AB值：
0.31785
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