肝细胞癌(hepatocellular carcinoma，HCC)是世界上高发病率和高死亡率的恶性肿瘤之一. 研究目的是寻找HCC相关的miRNA预后生物学标志物，预测HCC患者的风险程度和生存时间，为他们提供有效的预后信息. 使用4种方法从TCGA中识别差异表达的miRNAs (DEMs). 并用Kaplan-Meier生存曲线、单因素和多因素Cox回归分析从DEMs中筛选肝癌预后相关的miRNA. 最终4个HCC的预后miRNA生物学标志物(hsa-miR-132-3p、hsa-miR-139-5p、hsa-miR-3677-3p、hsa-miR-500a-3p)被筛选出来组合成一个风险评分模型. 目前还没有实验证据表明组合中的hsa-mir-3677-3p与HCC相关，是本研究新发现的miRNA. 生存曲线、ROC曲线、卡方检验等多种生物信息学方法的评价结果均表明，该模型计算出的风险分值能有效预测患者的风险程度(P<0.000，风险比=2.551，95%置信区间=1.751-3.717). 低风险组HCC患者1-5年生存率比高风险组高20%-30%. 通过与临床数据分析发现，组合的生物学标志物较其他临床指标相比具有更好的预后效果，也可以作为独立的预后因子. 最后，预测了4种miRNA的靶基因，包括AGO2、FOXO1、ROCK2、RAP1B、CYLD等，并在细胞增殖、迁移、凋亡、免疫应答等生物学过程中富集.
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肝癌预后miRNA风险评分模型的鉴定和分析
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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