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基于生存结局加权多组学数据整合的胶质瘤分子分型
1
作者
贾聪聪
杜港
+5 位作者
赵鑫
师国京
房瑞玲
李治
张岩波
曹红艳
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2024年第5期644-649,共6页
目的探讨将生存结局加权的多组学数据整合方法survClust应用于胶质瘤(glioma)数据,以识别具有显著分子异质性和预后差异的胶质瘤分子分型。方法采用survClust方法对中国胶质瘤基因数据库(Chinese glioma genome atlas,CGGA)的胶质瘤多...
目的探讨将生存结局加权的多组学数据整合方法survClust应用于胶质瘤(glioma)数据,以识别具有显著分子异质性和预后差异的胶质瘤分子分型。方法采用survClust方法对中国胶质瘤基因数据库(Chinese glioma genome atlas,CGGA)的胶质瘤多组学数据进行结局加权整合分型,并拟合Cox比例风险模型评估不同分型患者预后。对不同分型间的差异表达基因(DEmiRNAs,DEmRNAs,DMGs)进行筛选,对DEmiRNAs靶基因、DEmRNAs、DMGs的重合基因进行GO功能注释;最后对不同分型患者进行免疫浸润分析。结果survClust将胶质瘤患者分为高危组和低危组,高危组患者的死亡风险是低危组的2.931倍。不同分型差异基因的分布存在差异,共筛选出194个DEmiRNAs,3396个DEmRNAs,1230个DMGs。将189个重合基因进行GO功能注释,得到52条差异具有统计学意义的GO生物项。此外,不同分型在B淋巴细胞、CD4+T细胞、CD8+T细胞、中性粒细胞、巨噬细胞和髓样树突状细胞的免疫浸润水平存在统计学差异。结论结局加权整合算法survClust能够有效识别兼具分子异质性和显著预后差异的胶质瘤亚型,同时基于分型结果筛选出的潜在生物标志物将为胶质瘤的个性化治疗提供科学理论依据。
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关键词
生存结局加权聚类
分子亚型
多组学数据整合
胶质瘤
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题名
基于生存结局加权多组学数据整合的胶质瘤分子分型
1
作者
贾聪聪
杜港
赵鑫
师国京
房瑞玲
李治
张岩波
曹红艳
机构
山西医科
大学
卫生统计
教研室
山西医科
大学
公共卫生学院重大疾病风险评估山西省重点实验室
煤炭环境致病与防治教育部重点实验室
中北大学运动人体科学教研室
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2024年第5期644-649,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(82473739)
山西省基础研究计划(202303021211130)
+3 种基金
山西省回国留学人员科研资助项目(2024-081)
山西省高等教育“百亿工程”科技引导专项
山西省基础研究计划(20210302124409)
山西省研究生科研创新项目(2023KY403)。
文摘
目的探讨将生存结局加权的多组学数据整合方法survClust应用于胶质瘤(glioma)数据,以识别具有显著分子异质性和预后差异的胶质瘤分子分型。方法采用survClust方法对中国胶质瘤基因数据库(Chinese glioma genome atlas,CGGA)的胶质瘤多组学数据进行结局加权整合分型,并拟合Cox比例风险模型评估不同分型患者预后。对不同分型间的差异表达基因(DEmiRNAs,DEmRNAs,DMGs)进行筛选,对DEmiRNAs靶基因、DEmRNAs、DMGs的重合基因进行GO功能注释;最后对不同分型患者进行免疫浸润分析。结果survClust将胶质瘤患者分为高危组和低危组,高危组患者的死亡风险是低危组的2.931倍。不同分型差异基因的分布存在差异,共筛选出194个DEmiRNAs,3396个DEmRNAs,1230个DMGs。将189个重合基因进行GO功能注释,得到52条差异具有统计学意义的GO生物项。此外,不同分型在B淋巴细胞、CD4+T细胞、CD8+T细胞、中性粒细胞、巨噬细胞和髓样树突状细胞的免疫浸润水平存在统计学差异。结论结局加权整合算法survClust能够有效识别兼具分子异质性和显著预后差异的胶质瘤亚型,同时基于分型结果筛选出的潜在生物标志物将为胶质瘤的个性化治疗提供科学理论依据。
关键词
生存结局加权聚类
分子亚型
多组学数据整合
胶质瘤
Keywords
Outcome-weighted clustering
Molecular subtype
Multi-omics integration
Gliomas
分类号
R195.1 [医药卫生—卫生统计学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于生存结局加权多组学数据整合的胶质瘤分子分型
贾聪聪
杜港
赵鑫
师国京
房瑞玲
李治
张岩波
曹红艳
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2024
0
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