基于芯片重注释技术构建口腔鳞状细胞癌预后相关 的lncRNA风险评分模型

• 作者: 何三纲 徐佳 戈春城 王曦 童国勇
• 来源期刊: 临床口腔医学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 口腔鳞状细胞癌 lncRNA 生物学标志物 预后
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 16-20
• 页数: 5页
• 分类号: R739.8
• 字数: 3292字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-1634.2019.01.005

摘要

目的:利用芯片重注释技术,构建预测口腔鳞状细胞癌(oral squamous cell carcinoma,OSCC)的lncRNA风险评分(lncRNA-RS)模型.方法:下载GEO数据库中的GSE42743数据集作为训练集(n=74),TCGA中的头颈部肿瘤队列作为测试集(n=78).利用生物信息学方法对训练集中的基因探针进行重注释,并通过单因素和多因素Cox回归分析建立OSCC预后相关的lncRNA-RS模型.然后,采用生存曲线和多因素Cox回归分析评价lncRNA-RS模型对预后的预测作用.最后,运用KEGG通路分析探究模型中lncRNA可能的作用机制.结果:单因素Cox回归分析共发现5个与OSCC预后显著相关的lncRNA(P<0.001).基于这5个lncRNA进一步构建OSCC预后相关的lncRNA-RS模型,并根据lncRNA-RS将患者分为高风险组(n=37)和低风险组(n=37).生存曲线分析表明,低风险组患者的总生存期在训练集(P<0.001)和测试集(P=0.022)中均优于高风险组.多因素Cox回归分析表明,ln-cRNA-RS在训练集(HR:9.860,95％CI:4.289～22.667,P<0.001)和测试集(HR:2.259,95％CI:1.171～4.357,P=0.015)中均为影响OSCC预后的独立因素.KEGG富集分析表明,这些lncRNA主要参与调节代谢相关通路、钙信号通路、mTOR信号通路和AMPK信号通路等.结论:本研究基于5个lncRNA构建了lncRNA-RS模型,可作为一种潜在的OSCC预后标志物组合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何三纲	武汉大学口腔医院口腔颌面创伤与整形外科	11	30	3.0	5.0