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基于生物信息学分析构建预测葡萄膜黑色素瘤转移风险的基因评分模型
基于生物信息学分析构建预测葡萄膜黑色素瘤转移风险的基因评分模型
作者:
严然
高新晓
谢品雪
朱思泉
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
葡萄膜黑色素瘤
肿瘤转移
生物信息学
Lasso-Cox回归
疾病特异生存
摘要:
目的 探索葡萄膜黑色素瘤(uveal melanoma,UM)转移相关分子标志物,构建预测UM转移风险的基因评分模型.设计病例对照研究和诊断试验.研究对象癌症基因组(TCGA)公共数据库和基因表达综合(GEO)数据库中获取的UM患者原发肿瘤组织的转录组数据.方法 通过获取公共数据库中UM肿瘤组织的转录组数据,分析转移性UM样本中差异表达基因,联合样本预后和临床信息,构建预测UM转移风险的基因评分模型,并在另外独立数据集中进行验证.分别对GSE21138和GSE44299数据集中转移和非转移原发UM肿瘤组织样本转录组数据的差异基因进行分析,以GSE21138中样本作为训练集,将两数据集中在转移性UM组织中均发生上调或下调的基因纳入Lasso-Cox回归分析,构建预测UM患者无转移生存的预测模型.绘制该模型预测1、3、5年无转移生存的接受者操作特性曲线,并根据最佳评分Cut-off值对UM患者的转移风险进行分组,绘制Kaplan-Meier生存曲线;最后在GSE44299数据集和TCGA数据库的UM样本中验证该模型的预测能力.主要指标转移性UM组织和非转移性UM组织中的差异表达基因以及构建的基因评分模型对UM患者无转移生存、转移相关死亡、总生存和疾病特异生存的预测价值.结果 共鉴定出在转移性UM样本中差异表达基因且变化倍数>2的基因共17个,Lasso-Cox回归构建了包含6基因(RIMS2、PTP4A3、HTR2B、HNMT、COBLL1、ID2)的UM患者无转移生存预测模型.该6基因评分模型预测1、3、5年无转移生存的AUC值分别为0.78、0.89、0.85.Kaplan-Meier生存曲线结果显示,6基因评分分层为高危的患者具有较差的无转移生存.且该6基因评分模型在GSE44299数据集和TCGA数据库的样本中亦显示出对患者总生存和疾病特异生存的良好预测价值.结论 构建了基于UM转移相关基因的预后预测模型,该模型对UM患者无转移生存、总生存及疾病特异生存均有较好的预测价值.
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篇名
基于生物信息学分析构建预测葡萄膜黑色素瘤转移风险的基因评分模型
来源期刊
眼科
学科
关键词
葡萄膜黑色素瘤
肿瘤转移
生物信息学
Lasso-Cox回归
疾病特异生存
年,卷(期)
2021,(6)
所属期刊栏目
论著|Original Articles
研究方向
页码范围
412-420
页数
9页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.13281/j.cnki.issn.1004-4469.2021.06.002
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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(0)
参考文献
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肿瘤转移
生物信息学
Lasso-Cox回归
疾病特异生存
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
眼科
主办单位:
中日友好医院
北京同仁医院
北京市眼科研究所
出版周期:
双月刊
ISSN:
1004-4469
CN:
11-3025/R
开本:
大16开
出版地:
北京崇内后沟胡同17号
邮发代号:
82-578
创刊时间:
1992
语种:
chi
出版文献量(篇)
3416
总下载数(次)
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