基于TCGA数据库预测结肠癌预后基因及其临床应用价值

甄秋来^1,2,吕欣然³,叶辉¹,丁绪超³,柴小雪¹,胡辛¹,周明¹,曹莉莉^1,3

出版日期:2021-01-10发布日期:2021-01-09
通讯作者:曹莉莉. E-mail:cll@sdu.edu.cn

基金资助:山东省重点研发计划(2019GSF108180);济南市科技发展计划(201907119);山东省中医药科技发展计划(2019-0378);山东第一医科大学第一附属医院培育基金(QYPY2019NSFC1015)

Predicting colon cancer prognosis genes and clinical application value based on TCGA database

ZHEN Qiulai^1,2, LYU Xinran³, YE Hui¹, DING Xuchao³, CHAI Xiaoxue¹, HU Xin¹, ZHOU Ming¹, CAO Lili^1,3

1. Department of Oncology, Shandong Qianfoshan Hospital, Cheeloo College of Medicine, Shandong University, Shandong Provincial Key Laboratory for Rheumatic Disease and Translational Medicine, Jinan 250014, Shandong, China;
2. Department of Blood Transfusion, Central Hospital of Zibo Mining Group Co., Ltd., Zibo 255120, Shandong, China;
3. Department of Oncology, The First Affiliated Hospital of Shandong First Medical University, Jinan 250014, Shandong, China

Online:2021-01-10Published:2021-01-09

摘要/Abstract

摘要： 目的 利用生物分析学方法对癌症基因组图谱(TCGA)数据库的结肠癌数据进行挖掘分析,筛选预后基因,识别结肠癌患者死亡的高低风险,并预测其预后。 方法 访问TCGA并下载结肠癌患者RNA表达数据和临床信息。通过单因素Cox和多因素Cox回归分析,构建比例风险回归模型并形成风险评分公式。根据风险评分中位值将患者分为高风险组和低风险组,识别结肠癌患者死亡风险。采用接收者操作特征曲线(ROC)及曲线下面积(AUC)验证该模型的评估性能。利用R语言对预后相关基因进行生存分析,并对差异基因进行GO功能和KEGG通路富集分析。 结果 结肠癌5 544个差异表达基因中,有27个基因与患者整体生存率相关。从中筛选出GABRD、FAM132B、LRRN4、RP11-400N13.2、RP11-108K3.2、RNU6-403P、RP11-429J17.8、LINC01296、RP11-190J1.3、AC002076.10和CTC-573N18.1共11个基因,构建结肠癌患者的Cox预后模型。ROC分析显示,高风险组5年期生存率为39.5%(95%CI:29.5~53.0),低风险组为89.6%(95%CI:82.2~97.7),AUC=0.827,该模型可以较好地区分高低风险的结肠癌患者。 结论 通过Cox比例风险模型基因获得风险得分并结合临床信息,用作结肠癌患者的预后及生存时间的评估。


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