典型文献
基于TCGA数据库分析三阴性乳腺癌预后与铁死亡相关lncRNA的关系
文献摘要:
目的 基于美国癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库分析影响三阴性乳腺癌(triple-negative breast cancer,TNBC)预后的铁死亡相关长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA),并建立TNBC预后预测模型.方法 从TCGA下载TNBC样本的转录组数据及临床信息数据.用R语言limma包筛选乳腺癌差异表达基因,survival包筛选TNBC生存时间相关基因,并与搜集到的382个铁死亡基因取交集,获得与TNBC预后相关的铁死亡基因.采用Pearson法进行共表达分析以确定与铁死亡相关的lncRNA.采用Cox回归分析来确定生存相关的lncRNA和预后因素.LASSO回归分析构建TNBC预后回归模型,受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析该模型对预后的预测价值.结果 单因素Cox回归分析显示,17个差异表达的lncRNA与TNBC患者生存时间相关(均P<0.05).采用LASSO回归分析成功构建由6个铁死亡相关lncRNA(SGMS1-AS1、AC015908.2、LINC01014、AC083967.1、TTC39A-AS1和AL353708.3)构成的TNBC风险预测模型.计算每个样本的风险评分.Kaplan-Meier法分析显示,风险评分可以有效区分低风险患者和高风险患者(P<0.05).该模型预测TNBC患者1、2和3年总生存率的ROC曲线下面积分别为0.808、0.840和0.807.结论 基于TCGA数据库共筛选出17个铁死亡相关lncRNA与TNBC预后相关.基于SGMS1-AS1、AC015908.2、LINC01014、AC083967.1、TTC39A-AS1和AL353708.3这6个铁死亡相关lncRNA构建的模型可较好地预测TNBC患者预后,提示铁死亡相关lncRNA与患者预后具有一定的相关性.
文献关键词:
三阴性乳腺癌;铁死亡;lncRNA;预后模型;TCGA
中图分类号:
作者姓名:
钱嘉惠;杨成城;温彬宇;张少辉;张栋;马亦湘;周春宇
作者机构:
北京中医药大学第二临床医学院,北京 100029;北京中医药大学东方医院普通外科,北京 100078;北京中医药大学东方医院实验中心,北京 100078;北京中医药大学医院管理处,北京 100029
文献出处:
引用格式:
[1]钱嘉惠;杨成城;温彬宇;张少辉;张栋;马亦湘;周春宇-.基于TCGA数据库分析三阴性乳腺癌预后与铁死亡相关lncRNA的关系)[J].实用肿瘤杂志,2022(05):411-418
A类:
预后回归模型,SGMS1,AC015908,LINC01014,AC083967,TTC39A,AL353708
B类:
TCGA,数据库分析,三阴性乳腺癌,铁死亡,lncRNA,美国癌症基因组图谱,Cancer,Genome,Atlas,triple,negative,breast,cancer,TNBC,关长,长链非编码,long,coding,预后预测模型,下载,转录组数据,临床信息,信息数据,limma,差异表达基因,survival,生存时间,交集,共表达,表达分析,Cox,预后因素,LASSO,受试者工作特征,receiver,operating,characteristic,预测价值,AS1,风险预测模型,风险评分,Kaplan,Meier,低风险,高风险患者,总生存率,预后模型
AB值:
0.251788
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