基于TCGA数据库确定宫颈癌预后免疫相关性长链非编码RNA并构建预后模型

• 作者: 底斐瑶 底泽亚 王一鹤 袁瑞
• 来源期刊: 世界最新医学信息文摘（连续型电子期刊）
• 学科: 医学
• 关键词: 长链非编码RNA癌症基因组图谱 宫颈癌 免疫治疗
• 年，卷（期）: 2020,（87）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 34-37,39
• 页数: 5页
• 分类号: R73
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3141.2020.87.011

摘要

目的 通过TCGA(癌症基因组图谱)数据库确定与宫颈癌预后相关的免疫相关性LncRNA,并基于确定的免疫相关性LncRNA构建宫颈癌预后模型.方法 从TCGA数据库中下载宫颈癌转录组及临床数据,从Molecular Signatures Database下载免疫相关基因,利用Strawberry Perl软件和R软件对数据进行处理和分析.首先构建免疫基因-LncRNA共表达网络,筛选免疫相关性LncRNA.通过单因素COX回归筛选出影响宫颈癌预后的免疫相关性LncRNA.再通过多因素COX回归分析构建预后模型.根据风险评分的中位数将患者分为高风险组和低风险组,运用Kaplan-Meier(K-M)生存分析、受试者接受特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线对模型进行评价和验证.将得到的关键LncRNA与宫颈癌临床特征进行相关性分析.结果 通过免疫基因-LncRNA共表达网络,筛选出637个免疫相关性LncRNA,利用单因素COX回归筛选出34个与预后相关的免疫相关性LncRNA,基于多因素COX回归和AIC值确定构成最优模型的8个关键的免疫相关性LncRNA(AC004540.2、AL365203.2、ATP2A1-AS1、AC096992.2、AC004847.1、AC097468.3、AC099568.2、AC105277.1).通过多因素COX回归分析构建预后模型,将高低风险组患者进行K-M生存分析显示高风险组生存率显著低于低风险组.ROC曲线下面积为0.758.将8个关键LncRNA与临床特征进行相关性分析可见AC099568.2、AC105277.1与T分期具有相关性(P<0.05),其表达量随着T分期增加逐渐降低,提示其可能为宫颈癌预后的保护因素.结论 通过生物信息学分析,成功构建了基于此8个LncRNA表达水平的宫颈癌预后模型,确定了8个关键的与宫颈癌预后相关的免疫相关性LncRNA,有望成为宫颈癌的潜在治疗靶点.其中AC099568.2和AC105277.1可能在宫颈癌的预后中有保护作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	底斐瑶		1	0	0.0	0.0
2	王一鹤		1	0	0.0	0.0
3	底泽亚		1	0	0.0	0.0
4	袁瑞		1	0	0.0	0.0