手机知网 App
24小时专家级知识服务
打 开
外科学
转移性乳腺癌患者预后相关关键基因筛选、预后预测模型构建及验证
目的筛选转移性乳腺癌患者预后相关关键基因,构建并验证转移性乳腺癌患者的预后预测模型。方法从GEO数据库获取转移性乳腺癌组织基因表达数据集GSE124648,筛选转移性乳腺癌组织与乳腺癌原发灶组织、转移性乳腺癌组织与正常乳腺组织之间的差异表达基因(DEGs),并进行基因本体(GO)功能富集、京都基因和基因组百科全书(KEGG)信号通路分析。将140例转移性乳腺癌患者数据集随机分为训练集(72例)和测试集(68例)。利用LASSO&COX回归模型对训练集进行转移性乳腺癌患者预后相关关键基因的筛选,构建出训练集转移性乳腺癌患者预后预测模型。根据风险值中位数将训练集患者分为高、低风险组,绘制Kaplan-Meier生存曲线分析中位生存时间,绘制ROC曲线对模型进行预测效能评价。将预后预测模型应用于测试集患者,检验预后预测模型的预测效能。结果筛选出287个转移性乳腺癌组织DEGs,包括29个高表达基因和258个低表达基因,DEGs的功能主要涉及乳腺癌细胞增殖和迁移、细胞外基质调节降解、血管生成、免疫炎症反应等,其中EGFR、GEM、PTPRB、RARRES1、LAMA4、NFAT5、LHFP等7个基因为转移性乳腺癌患者预后相关关键基因。构建训练集转移性乳腺癌患者预后预测模型:风险值=(0. 279×EGFR)+(0. 704×GEM)+(0. 326×PTPRB)+(0. 138×RARRES1)+(-0. 570×LAMA4)+(0. 262×NFAT5)+(-0. 555×LHFP)。训练集中高风险组患者的中位生存时间明显低于低风险组患者(P <0. 001),转移性乳腺癌患者3年生存率的曲线下面积为0. 787。测试集中高风险组患者的中位生存时间亦明显低于低风险组患者(P <0. 05),转移性乳腺癌患者3年生存率的曲线下面积为0. 785。结论成功构建了由EGFR、GEM、PTPRB、RARRES1、LAMA4、NFAT5、LHFP等7个基因组成的转移性乳腺癌患者预后预测模型。
0 89
手机阅读本文
下载APP 手机查看本文
山东医药
2020年21期

搜 索