目的基于癌癥基因組圖譜（The Cancer Genome Atlas,TCGA）數(shù)據(jù)庫,運用Cox比例風(fēng)險回歸模型及彈性網(wǎng)絡(luò)算法篩選與胃癌預(yù)后相關(guān)的關(guān)鍵長鏈非編碼RNA（long non-coding RNA,lncRNA）,并構(gòu)建胃癌預(yù)后lncRNA預(yù)測模型。方法下載TCGA數(shù)據(jù)庫中407例胃癌RNA測序（RNA sequencing,RNA-Seq）數(shù)據(jù)及相應(yīng)臨床預(yù)后資料,將數(shù)據(jù)處理及整合后隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和測試集。利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù),通過單因素Cox比例風(fēng)險回歸模型篩選與胃癌預(yù)后相關(guān)的差異表達(dá)lncRNA;基于篩選結(jié)果,分別采用多因素Cox比例風(fēng)險回歸模型及彈性網(wǎng)絡(luò)算法篩選胃癌預(yù)后相關(guān)關(guān)鍵差異表達(dá)lncRNA,進(jìn)一步構(gòu)建預(yù)測模型;繪制接受者操作特征曲線（Receiver operating characteristic,ROC）并計算ROC曲線下面積（Area under curve,AUC）,以評價上述模型對胃癌患者預(yù)后的區(qū)分預(yù)測能力;基于上述模型計算各患者預(yù)后風(fēng)險評分,取評分中位值作為截斷值劃分胃癌預(yù)后高低風(fēng)險組,運用Kaplan-Meier法比較兩組胃癌患者的生存差異,并通過... 

【文章來源】：華北理工大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

胃癌預(yù)后lncRNA預(yù)測模型研究技術(shù)路線圖

“edgeR”所篩選出的差異表達(dá)lncRNA

第1章基于TCGA及彈性網(wǎng)絡(luò)的胃癌預(yù)后lncRNA預(yù)測模型構(gòu)建-13-基于上述分析結(jié)果，構(gòu)建胃癌預(yù)后lncRNA分子Cox回歸預(yù)測模型，即32-lncRNA風(fēng)險評分函數(shù)模型：RiskScore=(2.09874)×RP11-671P2.1表達(dá)值+(-2.13571)×RP5-965G21.3表達(dá)值+(-1.89675)×RP11-316O14.1表達(dá)值+(0.71547)×RP11-109M17.2表達(dá)值+(-1.24081)×RP11-32K4.1表達(dá)值+(1.09557)×RP11-865I6.2表達(dá)值+(1.44504)×RP11-133F8.2表達(dá)值+(1.90865)×RP11-333B11.1表達(dá)值+(-0.89193)×LA16c-325D7.1表達(dá)值+(-1.43776)×TEX41表達(dá)值+(0.64773)×AC106875.1表達(dá)值+(-2.87660)×RP5-1097P24.1表達(dá)值+(1.36425)×RP11-36I17.2表達(dá)值+(-1.54097)×LINC02126表達(dá)值+(0.77266)×LINC01910表達(dá)值+(0.84064)×RP11-108M12.3表達(dá)值+(-1.16481)×CTA-126B4.7表達(dá)值+(-1.12566)×CTD-2349P21.11表達(dá)值+(1.00395)×HLX-AS1表達(dá)值+(-0.85382)×RP11-484N16.1表達(dá)值+(0.48557)×RP11-962G15.1表達(dá)值+(-1.88336)×CH17-335B8.4表達(dá)值+(0.83551)×RP1-16A9.1表達(dá)值+(0.78534)×AC007126.1表達(dá)值+(0.52296)×RP5-823G15.5表達(dá)值+(0.63825)×RP11-742B18.1表達(dá)值+(0.87694)×RP13-580F15.2表達(dá)值+(0.76203)×RP11-418I22.2表達(dá)值+(0.71281)×NCAM1-AS1表達(dá)值+(0.53402)×POU6F2-AS2表達(dá)值+(0.40288)×ABCA9-AS1表達(dá)值+(0.6935)×LINC01614表達(dá)值。（2）評價胃癌預(yù)后32-lncRNA分子Cox回歸預(yù)測模型的區(qū)分能力利用32-lncRNA分子Cox回歸預(yù)測模型對訓(xùn)練集212例樣本進(jìn)行ROC分析，結(jié)果顯示：32-lncRNA預(yù)測模型的AUC=0.827（見圖3），提示在訓(xùn)練集數(shù)據(jù)中，該模型對胃癌患者預(yù)后預(yù)測區(qū)分能力較好。圖332-lncRNA預(yù)測模型對胃癌生存預(yù)測區(qū)分能力的ROC分析（訓(xùn)練集）

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3377709