目的基于GDC TCGA Breast Cancer(BRCA)的数据,评估TRIM45(Tripartite Motif Family 45)在乳腺癌中的表达、预后价值及其与临床病理的相关性,揭示TRIM45在乳腺癌中的生物学功能及可能的作用机制。方法采用R软件对GDC TCGA Breast Cancer...目的基于GDC TCGA Breast Cancer(BRCA)的数据,评估TRIM45(Tripartite Motif Family 45)在乳腺癌中的表达、预后价值及其与临床病理的相关性,揭示TRIM45在乳腺癌中的生物学功能及可能的作用机制。方法采用R软件对GDC TCGA Breast Cancer(BRCA)数据进行生信分析,研究TRIM45在乳腺癌中的表达及其与临床病理的关系。采用Kaplan-Meier法评估TRIM45对乳腺癌预后的影响。应用KEGG基因集进行GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)基因富集分析,采用Spearman相关性分析筛选TRIM45相关作用基因。结果TRIM45在乳腺癌临床样本中的表达高于癌旁组织(P<0.001);Kaplan-Meier生存分析显示TRIM45高表达患者的总生存期高于TRIM45低表达者(P<0.05);TRIM45在乳腺癌中的表达与T分期、TNM分期、分子分型及病理类型相关联(P<0.05);GSEA富集分析结果显示TRIM45在KEGG_PATHWAYS_IN_CANCER信号通路中发挥重要的生物学作用,Spearman相关性分析筛选出TRIM45与STK36、IKBKB、GLI3具有正相关关系(P<0.001),与HIF1A具有负相关关系(P<0.001)。结论TRIM45在乳腺癌中的表达与T分期、TNM分期、分子分型及病理类型相关联;TRIM45可能通过调控STK36、IKBKB、GLI3和HIF1A在乳腺癌发生发展中发挥重要作用。展开更多
目的TMEM164是TMEM家族的一员,实验基于肿瘤基因组图谱(TCGA)和Oncomine数据库评估了TMEM164在肝细胞癌中表达及临床意义。方法从GDC Data Portal网站(https://portal.gdc.cancer.gov/)下载424例HCC的RNA表达谱和临床病理参数资料。其...目的TMEM164是TMEM家族的一员,实验基于肿瘤基因组图谱(TCGA)和Oncomine数据库评估了TMEM164在肝细胞癌中表达及临床意义。方法从GDC Data Portal网站(https://portal.gdc.cancer.gov/)下载424例HCC的RNA表达谱和临床病理参数资料。其中肝细胞癌(HCC)组织374例,癌旁正常组织50例。借助Oncomine数据库进一步扩大样本量,验证TCGA数据库分析结果是否正确。采用Kaplan-Meier曲线和Cox回归分析TMEM164表达与患者预后的相关性,并进行基因集富集分析(GSEA),探讨其潜在作用机制。结果TMEM164在HCC组织中表达量显著高于癌旁正常组织(P<0.001);TMEM164表达水平与HCC患者的Stage分期和T分期均显著相关(P<0.05);生存分析显示TMEM164高表达患者总生存率显著低于低表达患者(P<0.01);单因素及多因素Cox回归分析结果表明TMEM164高表达可能作为HCC患者预后的独立指标。GSEA表明TMEM164可能通过调控mTOR、ERBB等通路进而调控细胞周期、凋亡、自噬及RNA降解等参与HCC的进程,此外TMEM164还可能作用于与免疫相关的信号通路。结论TMEM164在肝细胞癌中高表达,与患者预后不良相关,可能成为HCC患者的预后标志物及潜在治疗靶点。展开更多
目的采用生物信息学方法构建并验证肺腺癌免疫基因预后风险模型,探究该模型对早期肺腺癌患者预后的预测潜力。方法将癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)来源的肺腺癌及正常组织数据作为训练集,将基因表达综合数据库(Gene Exp...目的采用生物信息学方法构建并验证肺腺癌免疫基因预后风险模型,探究该模型对早期肺腺癌患者预后的预测潜力。方法将癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)来源的肺腺癌及正常组织数据作为训练集,将基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)来源的肺腺癌及正常组织数据作为测试集。根据免疫学数据库和分析平台(Immunology Database and Analysis Portal,ImmPort)中提供的免疫相关基因,利用生物信息学手段根据训练集数据建立预后风险模型并在测试集中进行外部验证。采用该模型对38例临床早期肺腺癌患者的转录组数据进行分析,评估高、低危组患者的临床病理参数差异。结果构建了包含12个差异表达免疫基因(CYBB、ARG2、UTS2、LIFR、SHC3、CTLA4、FGF2、SEMA7A、INHA、GPI、ANGPTL4、TNFRSF11A)的肺腺癌预后风险模型;在训练集中,该模型ROC曲线下面积(AUC^(ROC))为0.759;在测试集中,AUC^(ROC)为0.707。对于训练集及测试集中的早期肺腺癌患者,该模型也有良好的预后预测能力。在早期肺腺癌临床样本中,高风险患者与更大的肿瘤直径及更差的病理分型有关。结论该模型在训练集及测试集中都表现出良好的预后预测能力,并对临床早期肺腺癌患者预后有一定的提示作用。这些免疫基因能够为早期肺腺癌诊断、患者预后评估及新的治疗靶点研究提供方向。展开更多
文摘目的基于GDC TCGA Breast Cancer(BRCA)的数据,评估TRIM45(Tripartite Motif Family 45)在乳腺癌中的表达、预后价值及其与临床病理的相关性,揭示TRIM45在乳腺癌中的生物学功能及可能的作用机制。方法采用R软件对GDC TCGA Breast Cancer(BRCA)数据进行生信分析,研究TRIM45在乳腺癌中的表达及其与临床病理的关系。采用Kaplan-Meier法评估TRIM45对乳腺癌预后的影响。应用KEGG基因集进行GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)基因富集分析,采用Spearman相关性分析筛选TRIM45相关作用基因。结果TRIM45在乳腺癌临床样本中的表达高于癌旁组织(P<0.001);Kaplan-Meier生存分析显示TRIM45高表达患者的总生存期高于TRIM45低表达者(P<0.05);TRIM45在乳腺癌中的表达与T分期、TNM分期、分子分型及病理类型相关联(P<0.05);GSEA富集分析结果显示TRIM45在KEGG_PATHWAYS_IN_CANCER信号通路中发挥重要的生物学作用,Spearman相关性分析筛选出TRIM45与STK36、IKBKB、GLI3具有正相关关系(P<0.001),与HIF1A具有负相关关系(P<0.001)。结论TRIM45在乳腺癌中的表达与T分期、TNM分期、分子分型及病理类型相关联;TRIM45可能通过调控STK36、IKBKB、GLI3和HIF1A在乳腺癌发生发展中发挥重要作用。
文摘目的TMEM164是TMEM家族的一员,实验基于肿瘤基因组图谱(TCGA)和Oncomine数据库评估了TMEM164在肝细胞癌中表达及临床意义。方法从GDC Data Portal网站(https://portal.gdc.cancer.gov/)下载424例HCC的RNA表达谱和临床病理参数资料。其中肝细胞癌(HCC)组织374例,癌旁正常组织50例。借助Oncomine数据库进一步扩大样本量,验证TCGA数据库分析结果是否正确。采用Kaplan-Meier曲线和Cox回归分析TMEM164表达与患者预后的相关性,并进行基因集富集分析(GSEA),探讨其潜在作用机制。结果TMEM164在HCC组织中表达量显著高于癌旁正常组织(P<0.001);TMEM164表达水平与HCC患者的Stage分期和T分期均显著相关(P<0.05);生存分析显示TMEM164高表达患者总生存率显著低于低表达患者(P<0.01);单因素及多因素Cox回归分析结果表明TMEM164高表达可能作为HCC患者预后的独立指标。GSEA表明TMEM164可能通过调控mTOR、ERBB等通路进而调控细胞周期、凋亡、自噬及RNA降解等参与HCC的进程,此外TMEM164还可能作用于与免疫相关的信号通路。结论TMEM164在肝细胞癌中高表达,与患者预后不良相关,可能成为HCC患者的预后标志物及潜在治疗靶点。
文摘目的采用生物信息学方法构建并验证肺腺癌免疫基因预后风险模型,探究该模型对早期肺腺癌患者预后的预测潜力。方法将癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)来源的肺腺癌及正常组织数据作为训练集,将基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)来源的肺腺癌及正常组织数据作为测试集。根据免疫学数据库和分析平台(Immunology Database and Analysis Portal,ImmPort)中提供的免疫相关基因,利用生物信息学手段根据训练集数据建立预后风险模型并在测试集中进行外部验证。采用该模型对38例临床早期肺腺癌患者的转录组数据进行分析,评估高、低危组患者的临床病理参数差异。结果构建了包含12个差异表达免疫基因(CYBB、ARG2、UTS2、LIFR、SHC3、CTLA4、FGF2、SEMA7A、INHA、GPI、ANGPTL4、TNFRSF11A)的肺腺癌预后风险模型;在训练集中,该模型ROC曲线下面积(AUC^(ROC))为0.759;在测试集中,AUC^(ROC)为0.707。对于训练集及测试集中的早期肺腺癌患者,该模型也有良好的预后预测能力。在早期肺腺癌临床样本中,高风险患者与更大的肿瘤直径及更差的病理分型有关。结论该模型在训练集及测试集中都表现出良好的预后预测能力,并对临床早期肺腺癌患者预后有一定的提示作用。这些免疫基因能够为早期肺腺癌诊断、患者预后评估及新的治疗靶点研究提供方向。
