肝癌预后miRNA风险评分模型的鉴定和分析

• 作者: 孙洪亮 谭建军 门婧睿
• 来源期刊: 生物化学与生物物理进展
• 学科: 医学
• 关键词: miRNA 肝细胞癌 预后 生物学标志物 TCGA
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 344-360
• 页数: 17页
• 分类号: R735.7|R318.04
• 语种: 中文
• DOI: 10.16476/j.pibb.2019.0286

摘要

肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)是世界上高发病率和高死亡率的恶性肿瘤之一.研究目的是寻找HCC相关的miRNA预后生物学标志物,预测HCC患者的风险程度和生存时间,为他们提供有效的预后信息.使用4种方法从TCGA中识别差异表达的miRNAs (DEMs).并用Kaplan-Meier生存曲线、单因素和多因素Cox回归分析从DEMs中筛选肝癌预后相关的miRNA.最终4个HCC的预后miRNA生物学标志物(hsa-miR-132-3p、hsa-miR-139-5p、hsa-miR-3677-3p、hsa-miR-500a-3p)被筛选出来组合成一个风险评分模型.目前还没有实验证据表明组合中的hsa-mir-3677-3p与HCC相关,是本研究新发现的miRNA.生存曲线、ROC曲线、卡方检验等多种生物信息学方法的评价结果均表明,该模型计算出的风险分值能有效预测患者的风险程度(P＜0.000,风险比=2.551,95％置信区间=1.751-3.717).低风险组HCC患者1-5年生存率比高风险组高20％-30％.通过与临床数据分析发现,组合的生物学标志物较其他临床指标相比具有更好的预后效果,也可以作为独立的预后因子.最后,预测了4种miRNA的靶基因,包括AGO2、FOXO1、ROCK2、RAP1B、CYLD等,并在细胞增殖、迁移、凋亡、免疫应答等生物学过程中富集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭建军		26	42	4.0	5.0
2	孙洪亮		4	0	0.0	0.0
3	门婧睿		3	1	1.0	1.0