基于条件关联互补基因的乳腺癌预后分析

发布时间：2022-08-12 14:37

　　为了提高乳腺癌患者的生存率,改善病人的临床治疗效果,从分子机制上研究了乳腺癌的致病基因。首先对113个正常组织和1 109个癌症组织的表达量进行差异分析,然后对差异表达的基因采用条件联合分析方式对互补基因进行分组,并用逐步Cox回归挑选出一组基因拟合预后模型。研究结果显示:VWCE,SPDYC,CRYBG3,DEFB1,SEL1L2,NMNAT2 6个基因对患者生存率是有害的,AMZ1,GJB2,CXCL2,ALDOC 4个基因对患者生存率是有利的,最终确定10个基因的预后模型能够显著地将样本分为高风险组和低风险组,并且对乳腺癌患者5年和10年的生存率进行了预测,依赖时间的AUC值均可达0.7以上。所提方法能够利用基因与基因之间的关联性,很好地对高维数据进行降维,消除基因与基因之间的共线性问题,10个基因的预后模型可以对患者的临床预测提供帮助。 

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

本文的算法流程图

火山图

训练集、测试集以及整个数据集进行绘制K-M生存曲线

【参考文献】：
期刊论文
[1]NUF2基因在乳腺癌中的表达及临床意义[J]. 孙景波,陈嘉炜,王植治,邓云爻,刘立新,刘晓珑.  南方医科大学学报. 2019(05)
[2]基于TCGA数据库筛选乳腺癌不良预后相关mi RNAs及风险评估[J]. 线云开,孙明立,于兆进,余涧坤,何苗.  解剖科学进展. 2019(01)
[3]LASSO方法在Cox回归模型中的应用[J]. 闫丽娜,覃婷,王彤.  中国卫生统计. 2012(01)



本文编号：3676058