【摘 要】
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目的 基于基因表达数据库（GEO）筛选肝细胞癌（HCC）差异表达基因，探索HCC发生、发展的通路及分子机制，构建肝细胞癌预后模型。方法 筛选GEO数据库中的HCC基因表达芯片“GSE76427”，利用R语言的“limma”“cluster profiler”包筛选HCC差异基因并行京都基因和基因组百科全书（KEGG） 分析，用“survival”包行单因素COX分析并用“glmnet”包构建最小绝
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（81572437,31770537）； 甘肃省科技重大专项（20ZD7FA003）；
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目的 基于基因表达数据库（GEO）筛选肝细胞癌（HCC）差异表达基因，探索HCC发生、发展的通路及分子机制，构建肝细胞癌预后模型。方法 筛选GEO数据库中的HCC基因表达芯片“GSE76427”，利用R语言的“limma”“cluster profiler”包筛选HCC差异基因并行京都基因和基因组百科全书（KEGG） 分析，用“survival”包行单因素COX分析并用“glmnet”包构建最小绝对收缩和选择算法（LASSO） 回归模型建立预后模型；用“survival”“ survminer”“timeROC”包构建风险评分的受试者工作特征曲线（ROC）；用“RMS”包绘制预后相关列线图；用癌症基因组图谱（TCGA）数据库相关数据验证。结果 得到425个HCC差异基因及15个HCC预后相关基因（P< 0.05）。KEGG分析发现，差异基因主要富集在化学致癌、色氨酸代谢、脂肪酸降解等通路。LASSO回归得到8 个关键基因，并建立预后模型。低风险组总体生存（OS） 显著高于高风险组（P= 0.000 97）；TCGA验证队列结果显示，低风险组OS 显著高于高风险组（P= 0.021）。结论 本研究建立8个关键基因的预后模型可有效预测HCC患者预后风险，为HCC患者的临床决策和个性化治疗提供理论基础。
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