典型文献
前列腺癌低氧相关基因预后风险模型的建立与分析
文献摘要:
目的 利用癌症基因组图谱(TCGA)数据库和基因表达综合数据集(GEO)探索低氧相关基因在前列腺癌中的预后作用,并建立低氧相关基因预后风险模型.方法 从数据库TCGA和GEO下载前列腺癌患者的基因表达数据和临床信息数据,进行数据整理,得到前列腺癌低氧相关基因数据及临床信息,采用单因素Cox回归生存分析、基于Robust likelihood的生存模型分析和逐步多元Cox分析建立模型,通过ROC曲线确定最佳截断点,将患者分为低危组和高危组,比较两组患者的生存差异.分析风险评分与临床特征及预后的关系.Kaplan-Meier绘制生存曲线.结果 使用R包生存中的coxph函数确定31个与生化复发(BCR)生存相关基因,使用R包中的rbsurv进行了基于Robust likelihood的生存分析,筛选了16个基因,使用训练集对这些基因进行多变量Cox分析,生成每个基因的回归系数.根据Cox系数构建3个基因的风险评分如下:(-0.483 44×AK4)+(0.303 91×KIF5A)+(0.917 22×SCARB1).Kaplan-Meier生存分析结果显示:高危组患者预后更差.结论 该研究为前列腺癌患者建立了一个稳健的低氧相关基因模型,该研究为前列腺癌患者建立了一个稳健的低氧相关基因模型,可作为评价预后的新指标,有助于指导患者的个体化治疗.
文献关键词:
前列腺癌;低氧;预后模型;癌症基因组图谱
中图分类号:
作者姓名:
彭妙官;张莹
作者机构:
广州医科大学附属第三医院内分泌科,广东广州510140
文献出处:
引用格式:
[1]彭妙官;张莹-.前列腺癌低氧相关基因预后风险模型的建立与分析)[J].热带医学杂志,2022(04):544-548
A类:
coxph,rbsurv,SCARB1
B类:
低氧,预后风险模型,癌症基因组图谱,TCGA,GEO,预后作用,下载,前列腺癌患者,基因表达数据,临床信息,信息数据,数据整理,基因数据,Cox,生存分析,Robust,likelihood,生存模型,建立模型,断点,生存差异,风险评分,Kaplan,Meier,生存曲线,生化复发,BCR,训练集,多变量,回归系数,AK4,KIF5A,新指标,个体化治疗,预后模型
AB值:
0.293598
机标中图分类号,由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成,仅供学习研究参考。