膀胱癌进展和预后基因模型的构建以及CTHRC1在膀胱癌进展中的作用及机制研究

发布时间：2021-07-14 10:34

　　第一部分构建基于13-MRNA模型预测膀胱癌疾病进展和预后目的:目前尚缺乏可靠的标准来评价非肌肉浸润性膀胱癌的进展风险。本研究的目的是寻找基于基因表达谱的潜在生物学标志物,以更好地预测膀胱癌患者疾病进展和预后。方法:利用GEO芯片中的转录组表达谱数据,鉴定原发性非肌层浸润性膀胱癌和进展性膀胱癌间的差异基因,随后通过单因素COX回归分析和LASSO回归分析构建基于mRNA的预测模型。采用ROC曲线评价模型诊断效能。采用Kaplan-Meier曲线、单因素和多因素COX回归分析基因模型与膀胱癌预后的相关性。采用基因模型联合其他临床病理参数构建列线图。通过GSEA基因集富集分析与基因模型相关的分子生物学功能和信号通路。构建蛋白质蛋白质相互作用网络,寻找模型中的关键基因。结果:通过差异分析和单因素分析,筛选出47个预后相关的mRNA,使用LASSO回归方法构建出基于13-mRNA的与进展相关的预测模型。根据13基因的特征,将患者分为具有不同预后结果的高风险和低风险组。另一独立的GEO芯片和TCGA队列验证后发现13-mRNA评分模型具有良好的诊断和预后预测价值,多因素COX分析发现13基因模型... 

【文章来源】：重庆医科大学重庆市

【文章页数】：128 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

构建并验证预后相关的mRNA特征模型的总体工作流程图

重庆医科大学博士研究生学位论文30图1.2训练数据集中前50个差异基因表达水平的热图Figure1.2Theheatmapoftheexpressionlevelsoftop50DEGsinthetrainingdataset表1.247个与总生存期显著相关的基因Table1.247genessignificantlyrelatedtooverallsurvivalGeneHRz-scorep-valueS100A87.8306554.0294555.59E-05CALD122.389874.0263845.66E-05MMP1133.561953.9237618.72E-05

重庆医科大学博士研究生学位论文33图1.347个预后相关的mRNAs的LASSO系数谱Figure1.3LASSOcoefficientprofilesofthe47prognosisassociatedmRNAs根据X-tile软件找出mRNA预测模型的最佳临界值，确定为3.3（图1.4）。根据确定的最佳临界点，我们将训练数据集中的患者分为高危组和低危组。图3A和B显示了每位患者调整后的风险评分（风险评分减去临界值）的分布，这表明与低风险组（x轴以下）相比，高风险组（x轴以上）患者发生疾病进展的风险更高，且无进展生存率和总生存率更差。图1.6中的Kaplan-Meier生存曲线表明，高风险组患者无进展生存率（PFS）[风险比（HR）=91.66，95％置信区间（CI）=34.41-244.2，P<0.001]和总生存率（HR=11.42，95％CI=4.94-26.38，P<0.001）均较低风险组患者低。图1.7中时间依赖性ROC曲线显示，3年和5年曲线下面积（AUC）对于PFS分别为0.938和0.9，对于OS分别为0.8和0.739。图1.4使用X-tile轴确定基于基因特征风险评分的最佳分界值Figure1.4TheoptimumcutoffvalueofthegenesignaturebasedriskscoreswasproducedusingtheXtileaxis

【参考文献】：
期刊论文
[1]血清分泌蛋白质组学在肿瘤中的研究进展[J]. 邓孟垚,曹亚.  中国生物工程杂志. 2010(11)



本文编号：3283971