整合分析GEO和TCGA数据筛选喉鳞状细胞癌中新的基因预后标志物

• 作者: 方佳宇 吴师雄 陈雄 周绪红
• 来源期刊: 武汉大学学报（医学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 喉鳞状细胞癌 GEO TCGA Cox风险比例模型 诺模图
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 肿瘤学研究
• 页码范围: 63-69
• 页数: 7页
• 分类号: R762
• 语种: 中文
• DOI: 10.14188/j.1671-8852.2020.0447

摘要

目的:通过生物信息学分析鉴定喉鳞状细胞癌(LSCC)的潜在诊断、预后基因.方法:高通量基因表达数据库(GEO)中的数据(GSE143224和GSE59102)和癌症基因组图谱(TCGA)中的转录组数据用于生物信息学分析.确定了癌与正常样本之间的差异表达基因(DEGs),并进行了功能和通路的富集分析.此外,使用Cox比例风险模型确定了与LSCC的发病机制和预后有关的基因.诺模图对患者的生存结局进行了量化.结果:总共确定了117个上调的DEGs和250个下调的DEGs.细胞外泌体和代谢途径是主要的生物学过程.确定了可能与LSCC的发病机制高度相关的15个基因.通过多因素Cox回归分析构建由7个基因(包括STC2、SERPINB13、RPL39L、SORBS2、LAPTM4B、ITGA6、DPT)组成的预后标志物,在预测总体生存率方面表现良好.同时,构建了整合基因标志物和临床病理风险参数的诺模图,以预测LSCC患者的总体生存率.结论:我们的研究发现了一组稳健的基于基因的标志物,可用于预测LSCC患者的预后,这可能有助于临床医生的决策,并可作为喉鳞状细胞癌药物合成的潜在新靶点.