目的:通過TCGA數(shù)據(jù)庫挖掘膀胱癌預后相關的mRNA分子標記,和構(gòu)建膀胱癌患者預后的預測模型。方法:從TCGA數(shù)據(jù)庫中下載膀胱癌患者的mRNA表達譜數(shù)據(jù),進行預處理和分組后,先在訓練數(shù)據(jù)中通過單因素Cox回歸分析和基于似然的生存分析等方法鑒定與膀胱癌預后生存率顯著相關的mRNA分子,然后通過多變量Cox回歸分析建立基于mRNA分子表達譜的膀胱癌預后風險評分模型,最后通過ROC分析確定患者分類風險水平的最佳分界點,并通過Kaplan-Meier估計法和log-rank檢驗在驗證數(shù)據(jù)集和全部數(shù)據(jù)集中分別驗證預后風險評分模型。結(jié)果:開發(fā)了首個基于mRNA分子標記的膀胱癌預后風險評分模型,發(fā)現(xiàn)將基于7個mRNA分子標記的膀胱癌風險評分模型應用于訓練集或驗證數(shù)據(jù)時,高風險評分患者與低風險評分患者的生存曲線均存在顯著差異,進一步的功能研究這發(fā)現(xiàn)這7個mRNA分子在腫瘤發(fā)生、進展和預后中可能發(fā)揮著重要作用。結(jié)論:7個mRNA分子標記包括ZNF432、TNFRSF14、POLR3G、ZNF574、LIPT1、AGER和ZRSR2,基于這7個mRNA表達譜構(gòu)建的風險評分模型可作為新型生物標記用于膀胱癌患... 

【文章來源】：臨床泌尿外科雜志. 2020,35(05)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

在訓練集中的風險評分分析

在訓練集中確定風險評分的最佳分界點

為了證實基于7個mRNA分子標記的風險評分模型,使用相同的公式,使用選定的最佳分界點,分別驗證了全部數(shù)據(jù)集和測試集。首先將全部數(shù)據(jù)集的患者分為高風險(n=132)和低風險(n=209)兩組。兩組患者Kaplan-Meier曲線進一步說明低風險患者的生存時間比高風險患者明顯延長(P<0.001),見圖3A�；谧罴训姆纸琰c將測試集劃分為高風險組63例,低風險組107例。盡管各組的樣本量不平衡,但生存分析結(jié)果很相似,低風險患者的生存時間明顯延長(P<0.003),見圖3B。3 討論

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3407072