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目的 探讨结肠癌中氧化应激相关的特征基因并筛选预后标志物.方法 结合氧化应激相关基因与结肠癌的转录组数据,利用Cox回归分析筛选预后标志物并构建预后模型.通过生存分析和受试者操作特征曲线分析模型的有效性.根据风险评分中位数区分高、低风险组.利用Cox分析验证风险评分的独立性,随后构建列线图.最后,分析高、低风险组的预后差异、免疫微环境差异以及免疫治疗反应程度.结果 最终筛选出9个氧化应激相关基因(CPT2、FARS2、RYR2、MSRA、PPARGC1a、LEP、AGT、EPO、STK25),并以此构建预后模型.生存分析和受试者操作特征曲线结果表明,该模型能很好地预测结肠癌风险(P<0.05,曲线下面积>0.6),且风险评分可作为独立预后因子(P<0.001).此外,高风险组中TP53突变频率更高(P<0.000 1).同时,低风险组患者免疫表型评分高于高风险组(P<0.05),肿瘤免疫功能障碍和排斥评分低于高风险组(P<0.05).诺莫图预测的结肠癌患者1、3年总生存期与实际总生存期非常接近.结论 氧化应激相关的9个基因是结肠癌预后标志物,这些预后标志物可能是治疗结肠癌患者新的潜在靶点.

作者:李轶辉;许玉春;彭浩;郭蓉;龚维

来源:兰州大学学报(医学版) 2023 年 49卷 10期

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作者:
李轶辉;许玉春;彭浩;郭蓉;龚维
来源:
兰州大学学报(医学版) 2023 年 49卷 10期
标签:
氧化应激因子 结肠癌 生物信息学分析 预后标志物 免疫治疗 oxidative stress factor colon cancer bioinformatics analysis prognostic markers immunotherapy
目的 探讨结肠癌中氧化应激相关的特征基因并筛选预后标志物.方法 结合氧化应激相关基因与结肠癌的转录组数据,利用Cox回归分析筛选预后标志物并构建预后模型.通过生存分析和受试者操作特征曲线分析模型的有效性.根据风险评分中位数区分高、低风险组.利用Cox分析验证风险评分的独立性,随后构建列线图.最后,分析高、低风险组的预后差异、免疫微环境差异以及免疫治疗反应程度.结果 最终筛选出9个氧化应激相关基因(CPT2、FARS2、RYR2、MSRA、PPARGC1a、LEP、AGT、EPO、STK25),并以此构建预后模型.生存分析和受试者操作特征曲线结果表明,该模型能很好地预测结肠癌风险(P<0.05,曲线下面积>0.6),且风险评分可作为独立预后因子(P<0.001).此外,高风险组中TP53突变频率更高(P<0.000 1).同时,低风险组患者免疫表型评分高于高风险组(P<0.05),肿瘤免疫功能障碍和排斥评分低于高风险组(P<0.05).诺莫图预测的结肠癌患者1、3年总生存期与实际总生存期非常接近.结论 氧化应激相关的9个基因是结肠癌预后标志物,这些预后标志物可能是治疗结肠癌患者新的潜在靶点.

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