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目的 筛选出三阴性乳腺癌(TNBC)免疫相关LncRNA基因,构建 TNBC预后预测模型.方法 ①从癌症基因组图谱(TCGA)项目下载TNBC组织和癌旁组织的转录组RNA表达谱原始数据,结合Immport数据库,筛选TNBC免疫相关的LncRNA.进一步应用单因素及多因素Cox分析筛选TNBC与预后关系密切的免疫相关LncRNA,然后再根据最佳AIC值确定与预后关系密切的免疫相关LncRNA.②根据预后关系密切的免疫相关LncRNA,构建TNBC预后预测模型.③根据TNBC预后风险模型测算的风险评分值的中位值将TNBC患者样本分为高风险组和低风险组,比较高低风险组生存率.④采用ROC、主成分分析(PCA)评估构建的TNBC预后预测模型的预测效能.⑤采用多因素Cox分析TNBC预后预测模型预测效能的独立性.结果 共计65例份TNBC组织样本,得到369个免疫相关 LncRNA,通过单因素和多因素 Cox 分析,共得到 3 个与预后关系密切的免疫相关 LncRNA(AC090181.2、LINC01235、LINC01943),并构建TNBC预后预测模型,该模型表达公式如下:风险评分(RS)=(-6.24904×A C090181.2)+(0.240562×LINC01235)+(-2.18153×LINC01943).高风险组和低风险组患者生率差异有统计学意义(P<0.001).TNBC预后预测模型对患者预后预测效能好(AUC=0.910;高、低风险组投影点分布有区别,区分度高).TNBC预后预

作者:曹雷雨;刘伟;高艳;马晓丽;魏瑜;渠成程;努尔斯曼古丽·买买提明;张莉

来源:山东医药 2023 年 63卷 15期

知识库介绍

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作者:
曹雷雨;刘伟;高艳;马晓丽;魏瑜;渠成程;努尔斯曼古丽·买买提明;张莉
来源:
山东医药 2023 年 63卷 15期
标签:
预后预测模型 三阴性乳腺癌 长链非编码RNA 免疫相关长链非编码RNA 预后相关长链非编码RNA
目的 筛选出三阴性乳腺癌(TNBC)免疫相关LncRNA基因,构建 TNBC预后预测模型.方法 ①从癌症基因组图谱(TCGA)项目下载TNBC组织和癌旁组织的转录组RNA表达谱原始数据,结合Immport数据库,筛选TNBC免疫相关的LncRNA.进一步应用单因素及多因素Cox分析筛选TNBC与预后关系密切的免疫相关LncRNA,然后再根据最佳AIC值确定与预后关系密切的免疫相关LncRNA.②根据预后关系密切的免疫相关LncRNA,构建TNBC预后预测模型.③根据TNBC预后风险模型测算的风险评分值的中位值将TNBC患者样本分为高风险组和低风险组,比较高低风险组生存率.④采用ROC、主成分分析(PCA)评估构建的TNBC预后预测模型的预测效能.⑤采用多因素Cox分析TNBC预后预测模型预测效能的独立性.结果 共计65例份TNBC组织样本,得到369个免疫相关 LncRNA,通过单因素和多因素 Cox 分析,共得到 3 个与预后关系密切的免疫相关 LncRNA(AC090181.2、LINC01235、LINC01943),并构建TNBC预后预测模型,该模型表达公式如下:风险评分(RS)=(-6.24904×A C090181.2)+(0.240562×LINC01235)+(-2.18153×LINC01943).高风险组和低风险组患者生率差异有统计学意义(P<0.001).TNBC预后预测模型对患者预后预测效能好(AUC=0.910;高、低风险组投影点分布有区别,区分度高).TNBC预后预