肺鱗狀細(xì)胞癌（lung squamous cell carcinoma,LUSC）簡(jiǎn)稱肺鱗癌,是非小細(xì)胞肺癌中一類常見的病理類型。由于其發(fā)病隱蔽,往往發(fā)現(xiàn)時(shí)已屬晚期,加上缺乏有效的靶向治療藥物等因素,肺鱗癌患者的預(yù)后差,因此迫切需要找到與肺鱗癌預(yù)后相關(guān)的生物標(biāo)志物,為臨床治療提供策略,改善患者的預(yù)后。本研究基于NCBI的GEO和TCGA兩個(gè)大型腫瘤基因組組學(xué)數(shù)據(jù)庫,利用生物信息學(xué)的方法篩選肺鱗癌預(yù)后相關(guān)基因,建立預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)模型。1、從GEO中下載肺鱗癌的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)和TCGA的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)及臨床隨訪信息,分別利用R語言中Bioconductor的“affy”和“edgeR”包進(jìn)行對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。2、基于癌樣本中基因表達(dá)值的中位數(shù)絕對(duì)偏差值,分別在數(shù)據(jù)集中篩選75%差異最大的基因。3、為了篩選出可靠的差異基因,選擇在各個(gè)GEO數(shù)據(jù)集及TCGA的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中均是有異常表達(dá)的基因作為我們的異常表達(dá)基因。4、對(duì)篩選出的異常表達(dá)基因進(jìn)行生存分析。將基因在正常樣本中的平均表達(dá)水平設(shè)置為閾值,進(jìn)行分組（大于其閾值為高表達(dá)組,反之為低表達(dá)組）。根據(jù)log-rank檢驗(yàn),P<0.01認(rèn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意... 

【文章來源】：南昌大學(xué)江西省211工程院校

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

GEO數(shù)據(jù)集和TCGA數(shù)據(jù)共有的異常表達(dá)的基因（n=7925）

圖 3.2 訓(xùn)練集(n=325)中 11 基因模型的預(yù)測(cè)效果評(píng)估為了進(jìn)一步的驗(yàn)證我們 11 基因模型的預(yù)測(cè)能力和可靠性。我們?cè)隍?yàn)證集中進(jìn)行了驗(yàn)證。根據(jù)同樣的方法，我們?cè)隍?yàn)證集中計(jì)算了基于 11 基因模型的風(fēng)險(xiǎn)得分，利用 ROC 曲線進(jìn)行預(yù)測(cè)了未來 3 年的總生存率，ROC 曲線下的面積AUC=0.711。表明該模型在驗(yàn)證集中具有較好的預(yù)測(cè)能力和可靠性。根據(jù)在訓(xùn)練集中得到的最佳閾值 1.499，驗(yàn)證集同樣被分為高風(fēng)險(xiǎn)組和低風(fēng)險(xiǎn)組，風(fēng)險(xiǎn)的分

圖 3.3 11 基因模型在驗(yàn)證集（n=139）中的預(yù)測(cè)效果評(píng)估此外，我們也將訓(xùn)練集和驗(yàn)證集整合起來進(jìn)一步的驗(yàn)證該模型的預(yù)測(cè)能力靠性，在 464 個(gè)樣本中，我們進(jìn)行繪制 ROC 曲線，同樣預(yù)測(cè) 3 年的總生存結(jié)果表明，ROC 曲線的下的面積為 AUC=0.748，說明我們的 11 基因模型具好的穩(wěn)定性。在整合的數(shù)據(jù)集中，高風(fēng)險(xiǎn)組（n=150），低風(fēng)險(xiǎn)組（n=314）,比較兩組的總生存，根據(jù) log rank 檢驗(yàn)結(jié)果表明高風(fēng)險(xiǎn)組的患者總生存時(shí)

【參考文獻(xiàn)】：
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