發(fā)布時間：2025-01-01 07:59

　　 目的基于TCGA數(shù)據(jù)庫篩選影響前列腺癌(PCa)風險水平的關鍵基因,并建立PCa患者生存風險預測模型。方法從TCGA數(shù)據(jù)庫下載PCa患者基因表達數(shù)據(jù)及相關臨床數(shù)據(jù),通過前期研究初步篩選基因,并將患者分為高、低風險兩類;對基因進行差異表達分析和GO和KEGG通路富集分析,篩選相關基因和信號通路;對差異表達基因進行蛋白互作網(wǎng)絡分析,標記出關鍵基因;將關鍵基因的表達數(shù)據(jù)與PCa患者生存時間納入Cox回歸分析,建立生存風險預測模型。結(jié)果前期研究得到620個基因,高風險患者234例,低風險患者285例;差異表達分析獲得30個基因,主要分子功能(MF)為:受體結(jié)合和生長因子活動,生物學過程(BP)主要為細胞-細胞信號傳導、細胞增殖的積極調(diào)節(jié)、血管生成的調(diào)節(jié)和細胞表面受體信號通路,細胞組分(CC)主要定位于細胞外區(qū)域,而KEGG信號通路為細胞因子-細胞因子受體相互作用;蛋白互作分析中共7個基因有相互作用,Cytoscape篩選出5個關鍵基因:PHYHIPL、CNTFR、GFRA1、EDN3和PROK1。結(jié)論通過本研究識別的影響PCa預后的關鍵基因,發(fā)現(xiàn)潛在的PCa風險靶點,可能為PCa的治療和預后提...

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

圖1 1 基因表達Cox回歸的諾莫圖

圖10關鍵基因表達情況3討論

圖5 差異表達基因火山圖

圖4差異表達基因離散度估計圖6差異表達基因熱圖

圖1 前期研究生存曲線比較

經(jīng)過單變量Cox分析，獲得620個與前列腺癌患者生存相關的基因；K均值聚類算法將前列腺癌患者聚為兩類，其中第一類（高風險）PCa患者234例，含7個死亡病例；第二類（低風險）PCa患者285例，沒有死亡病例。繪制Kaplan-Meier曲線比較高風險（group1）與低風險（gr....

圖3 多維標度分析

圖2基因表達情況基因表達箱式圖圖4差異表達基因離散度估計

本文編號：4022281