胃癌miRNAs预后风险评分模型的构建与应用

史爽^1,2,李娟^1,2,米琦^1,2,王允山^1,2,杜鲁涛^1,2,王传新^1,2

1.山东大学第二医院检验医学中心, 山东 济南 250033;2. 山东省肿瘤标志物检测工程实验室, 山东 济南 250033

发布日期:2020-07-10
通讯作者:王传新. E-mail:cxwang@sdu.edu.cn

基金资助:山东省重大科技创新工程项目(2018YFJH0505);山东大学基本科研业务费专项资金资助(2018JC002)

Construction and application of a miRNAs prognostic risk assessment model of gastric cancer

SHI Shuang^1,2, LI Juan^1,2, MI Qi^1,2, WANG Yunshan^1,2, DU Lutao^1,2, WANG Chuanxin^1,2

1. Department of Clinical Laboratory, The Second Hospital, Cheeloo College of Medicine, Shandong University, Jinan 250033, Shandong, China;
2. Tumor Marker Detection Engineering Laboratory of Shandong Province, Jinan 250033, Shandong, China

Published:2020-07-10

摘要/Abstract

摘要： 目的 筛选与胃癌预后存在关联性的微小RNAs(miRNAs)生物标志物,构建风险评分模型用于患者预后评估。 方法 基于人类癌症和肿瘤基因图谱(TCGA)数据库下载胃癌miRNAs表达谱数据及样本相关临床信息,通过“DESeq2”软件包对miRNAs表达谱进行差异分析。采用单因素Cox回归分析和Kaplan-Meier生存分析筛选与预后存在关联性的miRNAs,并将预后miRNAs纳入多因素Cox回归分析用于预后风险评分模型的构建。通过“timeROC”软件包绘制受试者工作特征曲线(ROC),对模型效能进行评价。最后通过在线数据库对miRNAs可能结合的信使RNAs(mRNAs)进行预测,并通过基因本体(GO)、京都基因与基因组百科全书(KEGG)预测其功能。 结果 以log₂ | Fold Change |>1,P<0.05为标准,筛选得到248个胃癌组织中差异表达的miRNAs。通过单因素Cox回归分析及Kaplan-Meier生存分析筛选到6个与患者总体生存率有关联性的差异表达的miRNAs,随后使用多因素Cox回归分析成功构建胃癌miRNAs预后风险评分模型,风险评分=0.048 35×miR-181b-1 +0.112 06×miR-548d-1+0.068 00×miR-675+0.075 87×miR-708+1.175 21×miR-4640+0.089 89×miR-4709。Kaplan-Meier生存曲线结果显示,风险评分高的患者预后较差(P<0.001);模型5年总体生存率ROC曲线下面积(AUC)为0.776,证明该模型能够有效预测胃癌患者预后风险。GO和KEGG功能分析结果显示,模型miRNAs分子参与多个肿瘤相关代谢通路。 结论 成功构建了miRNAs预后风险评分模型,且该模型对胃癌患者生存状态具有良好的预测效能。


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