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基于癌症基因组图谱计划多组学数据构建胶质母细胞瘤六基因预后模型
基于癌症基因组图谱计划多组学数据构建胶质母细胞瘤六基因预后模型
作者:
雷常贵
贾学渊
孙文靖
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
胶质母细胞瘤
多组学数据
六基因组合
预后模型
癌症基因组图谱计划
摘要:
胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)是最常见的原发性颅内肿瘤,恶性程度极高,患者预后极差.为了识别GBM预后生物标记物,建立预后模型,本研究通过分析癌症基因组图谱计划(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中GBM的表达谱数据,筛选出不同生存期GBM患者差异基因.利用GISTIC软件和Kaplan-Meier(KM)生存分析方法分析TCGA数据库中的GBM拷贝数变异数据,识别影响生存的扩增基因(survival-associated amplified gene,SAG).取短生存期组上调基因和SAG两者的交集基因,进行单因素Cox回归和迭代Lasso回归筛选重要候选基因并建立预后模型;计算预后评分,根据预后评分中位数将患者分为高风险组和低风险组.用ROC曲线判断模型的优良,KM生存分析高低风险组预后差异,并用GEO、CGGA和Rembrandt数据库3个外部数据集进行验证.多因素Cox回归分析判断预后评分的预后独立性.结果显示,GBM不同生存期差异分析得到上调基因426个,下调基因65个.短生存期组上调基因与SAG交集得到47个基因.经过筛选,最终确定六基因(EN2、PPBP、LRRC61、SEL1L3、CPA4、DDIT4L)预后模型.TCGA实验组和3个外部验证组模型的ROC曲线下面积均大于0.6,甚至达到0.912.KM分析显示高低风险组的预后都存在差异(P<0.05).在多因素Cox回归分析中,六基因预后评分是GBM患者预后的独立影响因素(P<0.05).通过一系列分析,本研究确立了六基因(EN2、PPBP、LRRC61、SEL1L3、CPA4、DDIT4L)的GBM预后模型,模型具有很好的预测能力,可作为预测GBM患者的独立预后标志物.
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篇名
基于癌症基因组图谱计划多组学数据构建胶质母细胞瘤六基因预后模型
来源期刊
遗传
学科
关键词
胶质母细胞瘤
多组学数据
六基因组合
预后模型
癌症基因组图谱计划
年,卷(期)
2021,(7)
所属期刊栏目
研究报告|Research Article
研究方向
页码范围
665-679,中插1-中插10
页数
1页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.16288/j.yczz.20-428
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
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(0)
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2021(0)
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二级参考文献(0)
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
胶质母细胞瘤
多组学数据
六基因组合
预后模型
癌症基因组图谱计划
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
遗传
主办单位:
中国遗传学会
中国科学院遗传与发育生物学研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
0253-9772
CN:
11-1913/R
开本:
大16开
出版地:
北京朝阳区北辰西路1号院
邮发代号:
2-810
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
3898
总下载数(次)
19
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