【摘 要】
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目的 利用TCGA和GEO数据库中的基因表达数据和临床信息,挖掘结肠癌预后相关的基因,并构建和评估结肠癌预后模型.方法 从GEO数据库中下载结肠癌相关的基因表达矩阵,包括GSE44076、GSE28000和GSE39582,从TCGA数据库中下载结肠癌相关的mRNA表达数据矩阵和临床信息,通过NCBI数据库中在线分析软件GEO2R对三个GEO数据集进行差异基因分析,利用R包limma对TCGA数据集进行差异基因分析,获取共同的差异表达基因.通过单因子回归、LASSO回归和多因子回归分析构建结肠癌相关的预后
【机 构】
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目的 利用TCGA和GEO数据库中的基因表达数据和临床信息,挖掘结肠癌预后相关的基因,并构建和评估结肠癌预后模型.方法 从GEO数据库中下载结肠癌相关的基因表达矩阵,包括GSE44076、GSE28000和GSE39582,从TCGA数据库中下载结肠癌相关的mRNA表达数据矩阵和临床信息,通过NCBI数据库中在线分析软件GEO2R对三个GEO数据集进行差异基因分析,利用R包limma对TCGA数据集进行差异基因分析,获取共同的差异表达基因.通过单因子回归、LASSO回归和多因子回归分析构建结肠癌相关的预后模型,进一步结合临床特征构建列线图模型,综合评估预后模型的性能.结果 成功构建结肠癌相关的预后模型,构建的预后模型ROC曲线下面积在3年时为0.628,4年时为0.678,5年时为0.730;Wilcoxon检验显示,较高的风险评分与较高的T分期(P=0.049)、N分期(P=0.0015)、M分期(P=0.003)和病理分期(P=0.0019)相关;结合预后风险评分模型、年龄、性别和病理分期等级构建了列线图,模型的C-index从0.63增加至0.74.结论 本次构建的结肠癌预后模型在评估结肠癌患者复发风险分层、肿瘤分期等方面具有潜在意义.
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