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基于吉西他滨耐药相关基因的胰腺癌预后预测模型的构建
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作者 王维嘉 田秀云 +3 位作者 吴剑挥 关晓雅 郝纯毅 崔培林 《郑州大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第4期499-503,共5页
目的:构建基于吉西他滨耐药(GRS)相关基因的胰腺癌预后预测模型。方法:收集TCGA数据库中179例胰腺癌病例,按照7∶3的比例随机分为训练集126例和验证集53例。收集GEO数据库中吉西他滨耐药和非耐药PANC-1、CFPAC-1和Bxpc-3细胞系的测序数... 目的:构建基于吉西他滨耐药(GRS)相关基因的胰腺癌预后预测模型。方法:收集TCGA数据库中179例胰腺癌病例,按照7∶3的比例随机分为训练集126例和验证集53例。收集GEO数据库中吉西他滨耐药和非耐药PANC-1、CFPAC-1和Bxpc-3细胞系的测序数据取交集;利用GTEx数据库中165份正常胰腺组织和训练集基因测序数据筛选差异基因;两者再取交集,得胰腺癌GRS相关基因。采用LASSO回归和Cox回归构建基于GRS相关基因的胰腺癌预后预测模型,计算风险评分,绘制ROC曲线评价风险评分对胰腺癌3 a死亡风险的预测性能。根据风险评分中位数将179例胰腺癌患者分为高风险组和低风险组,比较两组免疫检查点(CD28、CD80、CD86、ICOS、ICOS LG、PD-1、PD-L1、PD-L2、B7-H3、B7-H4、HHLA2、TMIGD2、TIM-3、galectin-9、LAG-3、FGL-1、CD39、CD73、TIGIT、VISTA)表达水平。结果:共筛选出14个胰腺癌GRS相关基因。对14个基因进行LASSO回归,筛选出4个基因,采用Cox回归构建预测模型,该模型在训练集和验证集中ROC曲线的AUC(95%CI)分别为0.718(0.627~0.802)和0.796(0.607~0.985)。高风险组PD-L1、CD73和HHLA2表达水平高于低风险组(P<0.05)。结论:成功构建了基于GRS相关基因的胰腺癌预后预测模型。 展开更多
关键词 胰腺癌 吉西他滨 耐药基因 预后预测模型
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乳腺癌脊柱转移患者预后预测模型的构建 被引量:2
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作者 何沁 张伟滨 沈宇辉 《上海交通大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1243-1248,共6页
目的·探究乳腺癌脊柱转移患者的预后影响因素并构建预后预测模型。方法·回顾性研究2008年1月—2016年1月上海交通大学医学院附属瑞金医院诊治的乳腺癌脊柱转移患者160例,就临床特征与预后情况进行生存分析,探索预后影响因素,... 目的·探究乳腺癌脊柱转移患者的预后影响因素并构建预后预测模型。方法·回顾性研究2008年1月—2016年1月上海交通大学医学院附属瑞金医院诊治的乳腺癌脊柱转移患者160例,就临床特征与预后情况进行生存分析,探索预后影响因素,并依据各因素的回归系数完成预后预测模型的构建。结果·160例乳腺癌脊柱转移患者,平均年龄56.8岁(范围22~82岁),中位随访时间40(24,55)个月。生存分析结果显示,患者一般情况、激素受体表达情况、内脏转移情况和血清糖类抗原125水平与脊柱转移后总生存期显著相关(均P<0.05)。依据各因素回归系数,构建0~6分的生存预测模型,按照不同得分将患者分为3组:0~1分为低危组,2~4分为中危组,5~6分为高危组。结论·患者一般情况、激素受体表达情况、内脏转移情况和血清糖类抗原125水平是乳腺癌脊柱转移患者的独立预后影响因素,而基于该4项临床特征构建的预后预测模型可用于评估这类患者的预后。 展开更多
关键词 乳腺癌 脊柱转移 预后预测模型 雌激素受体 孕激素受体 内脏转移 糖类抗原125
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基于脂蛋白相关磷脂酶A2、脂蛋白(a)及临床危险因素的冠心病患者预后列线图预测模型的构建及评价
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作者 王天齐 胡泽平 朱学涛 《安徽医科大学学报》 北大核心 2025年第9期1735-1745,共11页
目的构建并验证基于脂蛋白相关磷脂酶A2(Lp-PLA2)和脂蛋白(a)[LP(a)]的列线图预测模型,用于预测冠心病(CHD)患者发生主要心血管不良事件(MACE)的风险。方法回顾性分析442例CHD患者的临床资料,将最终完成随访的411例患者按7∶3比例随机... 目的构建并验证基于脂蛋白相关磷脂酶A2(Lp-PLA2)和脂蛋白(a)[LP(a)]的列线图预测模型,用于预测冠心病(CHD)患者发生主要心血管不良事件(MACE)的风险。方法回顾性分析442例CHD患者的临床资料,将最终完成随访的411例患者按7∶3比例随机分为训练集(288例)和验证集(123例)。通过Lasso回归和Cox回归分析筛选出CHD患者发生MACE的独立危险因素,并构建列线图预测模型。使用时间依赖性受试者工作特征曲线(ROC)、校准曲线和决策曲线评估模型的预测性能。结果通过Lasso回归和Cox回归分析筛选变量,最终模型纳入年龄、吸烟史、CHD临床表型、冠状动脉病变支数、Gensini评分、BNP、Lp-PLA2、LP(a)和他汀类药物用药史9个独立预测因素。训练集中的ROC曲线下面积在1年、2年和3年分别为0.897、0.885、0.909;验证集中的ROC曲线下面积在1年、2年和3年分别为0.885、0.881和0.923,模型具有良好的区分度。校准曲线和决策曲线表明,该模型在预测CHD患者发生MACE方面具有较高的拟合优度和临床实用性。结论基于Lp-PLA2、LP(a)及其他危险因素构建的列线图预测模型为CHD患者的预后评估提供了有效工具,有助于早期识别高风险患者并进行个性化干预。 展开更多
关键词 脂蛋白相关磷脂酶A2 脂蛋白(a) 冠心病 列线图 预后预测模型 危险因素
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基于模型平均法的肝癌预后模型研究
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作者 罗一菠 贺娜娜 +1 位作者 何杰宇 余小金 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第3期369-377,381,共10页
目的探讨基于模型平均的预后模型的组合建模策略,为建立有效的临床预测模型的方法学选择提供支持。方法基于不同样本特征的模拟研究,比较经典Cox比例风险回归模型、频率学模型平均和贝叶斯模型平均法的预测性能和估计精度,探讨模型平均... 目的探讨基于模型平均的预后模型的组合建模策略,为建立有效的临床预测模型的方法学选择提供支持。方法基于不同样本特征的模拟研究,比较经典Cox比例风险回归模型、频率学模型平均和贝叶斯模型平均法的预测性能和估计精度,探讨模型平均法的适用性;将不同模型应用于SEER肝癌临床随访数据,探讨模型预测性能。结果模拟分析结果:贝叶斯模型平均法得到的C指数高于Cox回归和频率学模型平均;随着样本量增加,C指数的95%置信区间呈现变窄的趋势。对于效应量较大的变量,贝叶斯模型平均法得到的回归系数偏差最小,95%区间覆盖率最大。实例分析结果:Cox回归法、贝叶斯模型平均法及频率学模型平均法得到的验证集C指数分别为0.7845(95%CI:0.7613~0.8076)、0.7851(95%CI:0.7619~0.8083)和0.7845(95%CI:0.7613~0.8076)。结论贝叶斯模型平均法在样本较小,预测变量间存在相关关系时可提高预测预后能力。 展开更多
关键词 肝癌 预后预测模型 频率学模型平均 贝叶斯模型平均
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基于SEER数据库的小肠腺癌患者预后的危险因素分析及预测模型构建
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作者 袁维烨 肖先皓 宋禾 《中国医科大学学报》 北大核心 2024年第1期51-59,共9页
目的基于监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库探讨影响小肠腺癌(SBA)患者预后的危险因素,构建SBA生存风险模型并评价临床预测价值。方法分析SEER数据库纳入的2639例SBA患者临床信息及预后资料。以总生存期(OS)和疾病特异性生存期(DSS... 目的基于监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库探讨影响小肠腺癌(SBA)患者预后的危险因素,构建SBA生存风险模型并评价临床预测价值。方法分析SEER数据库纳入的2639例SBA患者临床信息及预后资料。以总生存期(OS)和疾病特异性生存期(DSS)作为预后预测指标。将患者按7∶3比例随机分为训练组和验证组。利用单因素和多因素Cox回归分析训练组患者影响预后的危险因素,构建预后预测模型,绘制受试者操作特征曲线;由验证组进行预后预测模型验证,绘制临床决策曲线。结果SBA患者年龄(P<0.01)、肿瘤部位(P=0.018)、大小(P=0.042)、T分期(P<0.01)、阳性淋巴结检出率(P<0.01)、肿瘤单发灶(P<0.01)、继发肝脏转移(P<0.01)是影响OS的独立危险因素;年龄(P<0.01)、肿瘤大小(P=0.022)、T分期(P<0.01)、阳性淋巴结检出率(P<0.01)、肿瘤单发灶(P<0.01)、继发肝脏转移(P<0.01)是影响DSS的独立危险因素。成功建立预后预测模型,验证结果显示校准的预测曲线与实际曲线具有一致性。结论年龄、肿瘤大小、T分期、阳性淋巴结检出率、肿瘤单发灶、继发肝脏转移是影响SBA患者OS和DSS的独立危险因素;除此之外,肿瘤部位也是影响SBA患者OS的独立危险因素。建立的预后预测模型具有良好预测价值,能有效评估SBA患者预后,可为患者提供合理的治疗建议。 展开更多
关键词 小肠腺癌 总生存期 疾病特异性生存期 预后预测模型
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舌鳞状细胞癌根治性切除术后患者预后预测列线图的构建与验证 被引量:1
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作者 苏俊琪 王晓颖 孙志强 《北京大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期120-130,共11页
目的:评估术前炎症生物标志物、预后营养指数和临床病理特征对舌鳞状细胞癌(tongue squamous cell carcinoma,TSCC)患者行根治性切除术后生存结局的预后价值,并以此构建患者预后预测列线图模型。方法:回顾性收集2017年1月至2018年7月于... 目的:评估术前炎症生物标志物、预后营养指数和临床病理特征对舌鳞状细胞癌(tongue squamous cell carcinoma,TSCC)患者行根治性切除术后生存结局的预后价值,并以此构建患者预后预测列线图模型。方法:回顾性收集2017年1月至2018年7月于北京大学口腔医院接受根治性肿瘤切除术的297例TSCC患者的病例资料,随机按照7∶3比例分为训练集和验证集。分析患者术前全身炎症反应标志物中性粒细胞/淋巴细胞比率(neutrophil-to-lymphocyte ratio,NLR)、淋巴细胞/单核细胞比率(lymphocyte-to-monocyte ratio,LMR)、血小板/淋巴细胞比率(platelet-to-lymphocyte ratio,PLR)、系统免疫炎症指数(systemic immune-inflammation index,SII)、系统性炎症评分(systemic inflammation score,SIS)及预后营养指数(prognostic nutritional index,PNI)与TSCC患者术后总生存期(overall survival,OS)和疾病特异性生存期(disease-specific survival,DSS)的相关性。使用X-tile软件确定连续变量的最佳截断值作为分界点。采用Kaplan-Meier生存分析和多变量Cox回归模型分析影响TSCC患者的独立预后预测因素,据此构建OS和DSS的生存相关列线图预测模型,通过训练集和验证集进行模型内部交叉验证和外部验证,具体通过一致性指数、时间依赖性受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、曲线下面积(area under the curve,AUC)、校准曲线和决策曲线分析对列线图的准确性进行验证。结果:单因素Cox回归分析显示,TNM分期、T分期、N分期、分化程度、侵袭深度(depth of invasion,DOI)、肿瘤直径和治疗前PNI水平为影响TSCC预后危险因素;多因素Cox回归分析显示,治疗前PNI水平、N分期、DOI和肿瘤直径为患者5年OS或DSS的独立预后因素(P<0.05)。治疗前N分期≥1、PNI≤50.65和DOI>2.4 cm与较差的5年OS显著相关,而N分期≥1、PNI≤50.65、肿瘤直径>3.4 cm与较差的5年DSS显著相关。基于独立预后因素构建的TSCC术后患者OS和DSS的列线图预测模型的一致性指数分别为0.708(95%CI,0.625~0.791)和0.717(95%CI,0.600~0.834),验证集验证结果显示,OS和DSS列线图预测模型的一致性指数为0.659(95%CI,0.550~0.767)和0.780(95%CI,0.669~0.890)。OS列线图模型和DSS列线图模型的1年、3年和5年的时间依赖性ROC分析(AUC分别为0.66、0.71、0.72和0.68、0.77、0.79)表明模型具有稳定的判别能力。校准曲线显示OS和DSS预测估值与实际观察值之间具有良好的一致性,决策曲线分析反映模型具有较好的临床应用价值。结论:治疗前PNI、N分期、DOI和肿瘤直径可能对TSCC患者的OS和DSS有可靠的预测价值,基于这些参数构建的预后预测列线图在预测TSCC根治性切除术后患者的OS和DSS方面表现出良好的准确性和有效性,是评估生存结局的有效工具,有助于选择有针对性的联合治疗来改善患者预后。 展开更多
关键词 舌鳞状细胞癌 预后营养指数 预后预测模型 总生存期 疾病特异性生存期 列线图
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基于术前NLR、LMR、CEA和CA19-9对结肠癌根治术后预后列线图预测模型的构建及评价 被引量:23
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作者 蒋永杰 寇邦国 +3 位作者 杜文龙 边攀 李兵太 尹兰宁 《解放军医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期893-901,共9页
目的基于术前炎症免疫指标中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)、淋巴细胞/单核细胞比值(LMR)及肿瘤标志物癌胚抗原(CEA)、糖类抗原19-9(CA19-9)探讨结肠癌根治术后预后的影响因素并建立列线图预测模型。方法回顾性分析2014年4月-2018年12月... 目的基于术前炎症免疫指标中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)、淋巴细胞/单核细胞比值(LMR)及肿瘤标志物癌胚抗原(CEA)、糖类抗原19-9(CA19-9)探讨结肠癌根治术后预后的影响因素并建立列线图预测模型。方法回顾性分析2014年4月-2018年12月在兰州大学第二医院普通外科行结肠癌根治术的185例结肠癌患者的临床病理资料,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析术前NLR、LMR、CEA及CA19-9预测总生存状态的最佳截断值,并根据NLR、LMR的最佳截断值进行分组,采用χ^(2)检验分析NLR、LMR与结肠癌临床病理特征的关系。使用Kaplan-Meier法和log-rank检验分析不同临床病理特征对患者总生存期(OS)和无病生存期(DFS)的影响,多因素Cox回归分析患者预后的独立影响因素。使用R4.1.1软件绘制结肠癌根治术后患者1、2、3年DFS的列线图预测模型,并评价预测模型的效能,然后使用X-tile软件根据列线图风险得分将该模型分层,进一步探讨该模型的临床应用价值。结果ROC曲线分析显示,NLR、LMR、CEA及CA19-9的曲线下面积(AUC)分别为0.784、0.672、0.727和0.656,最佳截断值分别为3.40、3.25、4.30 ng/ml和21.82 U/ml。NLR与肿瘤浸润深度、肿瘤最大径和术前CEA有关(P<0.05),LMR与肿瘤浸润深度、肿瘤部位和肿瘤最大径有关(P<0.05)。单因素分析显示,淋巴结转移、组织学类型、临床分期、NLR、LMR、CEA及CA19-9等与结肠癌根治术后的OS和DFS有关(P<0.05)。多因素Cox回归分析显示,NLR、CEA及组织学类型为结肠癌根治术后患者OS的独立影响因素(P<0.05);NLR、LMR、CEA、CA19-9及临床分期为结肠癌根治术后患者DFS的独立影响因素,其中LMR为保护性因素(P<0.05)。构建包含NLR、LMR、CEA、CA19-9和临床分期的列线图预测模型,模型内部验证一致性指数(C指数)为0.851,校正曲线提示该模型区分度良好,低风险组患者的DFS明显优于中、高风险组(P<0.001)。结论术前NLR、LMR、CEA、CA19-9及临床分期与结肠癌患者的预后相关,基于NLR、LMR、CEA、CA19-9及临床分期构建的列线图模型具有良好的准确度、区分度和临床实用性。 展开更多
关键词 结肠癌 中性粒细胞/淋巴细胞比值 淋巴细胞/单核细胞比值 癌胚抗原 糖类抗原19-9 列线图 预后预测模型
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基于ADME相关基因标记构建和验证子宫内膜癌预后风险评分模型
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作者 禚映辰 张素雅 +1 位作者 宋鹏飞 封卫毅 《医药导报》 CAS 北大核心 2024年第6期970-976,共7页
目的基于控制药物吸收、分布、代谢和排泄(ADME)过程的ADME基因,构建子宫内膜癌(UCEC)预后模型,为预测UCEC的预后及肿瘤治疗提供参考。方法从TCGA数据库和ICGC数据库中收集UCEC患者的基因表达谱以及临床数据。使用单因素Cox回归分析确定... 目的基于控制药物吸收、分布、代谢和排泄(ADME)过程的ADME基因,构建子宫内膜癌(UCEC)预后模型,为预测UCEC的预后及肿瘤治疗提供参考。方法从TCGA数据库和ICGC数据库中收集UCEC患者的基因表达谱以及临床数据。使用单因素Cox回归分析确定与UCEC预后相关的ADME基因,使用最小绝对收缩与选择算子(LASSO)回归筛选出最佳预后基因并构建风险评分模型。采用Kaplan-Meier生存分析和受试者工作特征曲线(ROC)评估其预测能力,以R软件筛选差异表达基因并进行功能富集分析。结果筛选出9个ADME基因(DHRS7B、CYP46A1、SLCO4C1、NR1I2、SLC16A1、SLCO3A1、ARSA、ABCC5、MGST2)用于构建UCEC预后风险评分模型。生存分析显示,低风险评分组患者的生存时间明显长于高风险评分组患者(训练集:P<0.001;验证集P=0.032)。训练集ROC曲线显示1、3和5年的曲线下面积分别为0.792、0.724和0.712,验证集分别为0.651、0.620和0.677,提示该预后风险评分模型对UCEC患者的生存状态具有良好的预测能力。单因素和多因素Cox回归分析显示,风险评分可作为UCEC潜在的独立预后因素(HR=1.77,P=0.035)。高风险评分组和低风险评分组在miRNA介导的基因沉默、调控血管内皮细胞增殖与新生血管生成和萌芽血管生成的生物学过程中存在差异。结论该研究筛选出的9个ADME基因所构建的预后风险评分模型可用于评估UCEC患者的预后。 展开更多
关键词 子宫内膜癌 预后预测模型 基因标记 癌症基因组图谱
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医院感染预测模型研究方法学与报告质量评价
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作者 单娇 包小源 +1 位作者 龚志忠 曹煜隆 《中国医院管理》 北大核心 2024年第11期55-59,共5页
目的评价当前我国医院感染预测模型研究方法学质量和报告质量,以期为规范研究过程和报告方法提供参考。方法系统检索中英文数据库截至2022年底的国内医院感染相关预测模型研究,研究团队按纳入、排除标准独立筛选文献、交叉核对提取资料... 目的评价当前我国医院感染预测模型研究方法学质量和报告质量,以期为规范研究过程和报告方法提供参考。方法系统检索中英文数据库截至2022年底的国内医院感染相关预测模型研究,研究团队按纳入、排除标准独立筛选文献、交叉核对提取资料后,应用临床预测模型偏倚风险和适用性的评估工具(prediction model risk of bias assessment tool,PROBAST)评价方法学质量,使用个体预后与诊断预测模型研究报告规范(transparent reporting of a multivariable pre⁃diction model for individual prognosis or diagnosis,TRIPOD)声明评价研究报告质量。结果共纳入81篇医院感染预测模型研究,PROBAST偏倚风险评估的平均完成度为58.11%±13.88%,TRIPOD声明报告质量的平均完成度为56.11%±16.35%。方法学缺陷主要存在于数据来源、未考虑数据复杂性与采用单因素分析筛选预测因子等,报告质量中风险分层、样本量估算与补充信息等条目未报告或报告不全面。结论国内医院感染预测模型研究存在方法学缺陷与不完整的报告情况,限制了研究结果的可靠性与适用性,有较大的改进空间。 展开更多
关键词 医院感染 预测模型 临床预测模型偏倚风险和适用性的评估工具 个体预后与诊断预测模型研究报告规范
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食管鳞状细胞癌患者根治术后生存预测模型的建立与验证:一项多中心真实世界队列研究 被引量:1
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作者 杨文蕾 刘芳芳 +19 位作者 徐瑞平 杨伟 何煜 刘震 周福有 衡反修 侯波林 张立新 陈蕾 张凡 蔡奋 许铧文 林妙萍 刘萌飞 潘雅琪 刘英 胡喆 陈环宇 何忠虎 柯杨 《协和医学杂志》 CSCD 2023年第1期101-113,共13页
目的建立并验证食管鳞状细胞癌患者根治术后生存预后预测模型与风险分级标准,为术后最优辅助治疗方案的确定提供真实世界证据。方法分别收集2011年5月31日至2018年7月31日在河南省安阳市肿瘤医院(安阳中心)和2009年8月1日至2018年12月3... 目的建立并验证食管鳞状细胞癌患者根治术后生存预后预测模型与风险分级标准,为术后最优辅助治疗方案的确定提供真实世界证据。方法分别收集2011年5月31日至2018年7月31日在河南省安阳市肿瘤医院(安阳中心)和2009年8月1日至2018年12月31日在广东省汕头大学医学院附属肿瘤医院(汕头中心)连续就诊的食管鳞状细胞癌患者的临床数据和生存随访数据。以安阳中心数据集为建模集,采用基于多因素Cox比例风险回归逐步后退法和AIC准则(Akaike information criterion)的“两步法”构建总生存预测模型。通过Bootstrap重抽样1000次对模型进行内部统计验证,在汕头中心数据集进行外部验证。根据列线图得分构建预后风险分级标准。结果建模队列和验证队列分别纳入4171例和1895例食管鳞状细胞癌患者。模型由年龄、性别、肿瘤原发位置、T分期、N分期、淋巴结清扫数、肿瘤大小、辅助治疗方案和术前血红蛋白水平9个变量组成。其中,N分期与辅助治疗方案存在显著交互作用(P<0.001),即与单纯手术相比,N+期患者可能从辅助治疗中获益,但辅助治疗无法改善N0期患者的预后。建模队列的模型一致性指数(C-index)为0.728(95%CI:0.713~0.742),经Bootstrap内部验证后为0.722(95%CI:0.711~0.739),验证队列的模型C-index为0.679(95%CI:0.662~0.697)。校准图提示模型预测生存率与观测生存率一致性良好。在两个队列中模型准确性均显著高于第7版AJCC(American Joint Committee on Cancer)TNM分期系统(P<0.05)。此外,在各TNM分期内部,该模型仍可实现理想的预后风险分层效果。结论本研究为我国食管鳞状细胞癌患者根治术后总生存提供了个体化预测模型,并揭示N分期可能是制订食管鳞状细胞癌患者术后辅助治疗方案的重要决定因素。 展开更多
关键词 食管鳞状细胞癌 真实世界研究 预后预测模型 临床治疗决策
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AKAP12调控AMPK/mTOR信号通路介导卵巢癌细胞增殖、凋亡和侵袭的作用及机制 被引量:1
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作者 王迎洪 袁敏 +3 位作者 铁海龙 刘小山 朱长军 熊廷川 《天津师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第6期13-19,共7页
为了探究AKAP12对卵巢癌(ovarian cancer,OV)细胞恶性行为的特异性作用,并基于枢纽基因(hub-Genes)构建OV预后风险预测模型,应用生物信息学技术,将“ovarian cancer”作为关键词,从GeneCards数据库得到OV相关基因,通过基因表达综合数据... 为了探究AKAP12对卵巢癌(ovarian cancer,OV)细胞恶性行为的特异性作用,并基于枢纽基因(hub-Genes)构建OV预后风险预测模型,应用生物信息学技术,将“ovarian cancer”作为关键词,从GeneCards数据库得到OV相关基因,通过基因表达综合数据库(GEO)筛选具有显著差异的OV相关枢纽基因并进行功能分析.通过单因素Cox回归分析筛选出与OV样本总生存期显著相关的hub-Genes;用LASSO算法构建卵巢癌预后风险预测模型,并通过Kaplan-Meier(KM)生存曲线、单因素多因素Cox回归分析以及ROC曲线检测该模型对OV患者的预后预测能力,通过SangerBox在线分析AKAP12与OV患者预后的相关性.细胞转染实现AKAP12过表达后,通过MTT实验检测细胞增殖能力,流式细胞术检测细胞凋亡能力,Transwell检测细胞侵袭能力,Western blot检测AMPK信号通路相关蛋白的表达.结果显示:①从GeneCards数据库中获得8378个OV相关基因,其中82个是在正常组织与OV组织中存在显著差异的hub-Genes;②成功构建了基于5个hub-Genes(BIRC5、EPCAM、AKAP12、PDGFRA、CLDN4)组成的OV风险预测模型,该模型能较好地预测OV患者的预后情况;③SangerBox在线分析结果表明,AKAP12高表达患者的预后更差;④细胞实验证明,AKAP12过表达可明显促进细胞的增殖和侵袭,抑制细胞的凋亡;⑤过表达AKAP12可显著降低AMPK磷酸化水平,明显提高mTOR磷酸化水平.总之,本研究基于5个hub-Genes构建的特征风险模型能有效预测OV患者的预后情况,AKAP12可能通过AMPK/mTOR信号通路诱导OV细胞的增殖和侵袭,抑制OV细胞凋亡. 展开更多
关键词 卵巢癌 预后风险预测模型 AKAP12 AMPK/mTOR 信号通路
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