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目的 构建铜死亡相关长链非编码核糖核酸(long non-coding RNA,lncRNA)预后预测模型,并进行效能验证.方法 从癌症基因组图谱数据库下载女性乳腺癌患者的转录组数据及临床信息,通过Pearson相关性分析鉴定乳腺癌组织中的铜死亡相关lncRNA.将铜死亡相关lncRNA及临床资料均完整的乳腺癌患者作为整体组,以1:1的比例随机分为训练组和验证组.在训练组中通过单因素Cox回归、Lasso回归筛选与乳腺癌患者预后关系密切的铜死亡相关lncRNA.基于上述选择的lncRNA,采用多因素Cox回归分析构建乳腺癌预后预测模型,再根据AIC值选择最佳乳腺癌预后预测模型(AIC值最小).依据最佳乳腺癌预后预测模型计算所有患者的风险评分.以训练组患者的中位风险评分作为截断值,将所有患者分为高、低风险组,通过生存曲线、亚组生存分析验证预后预测模型的区分能力,通过ROC及一致性指数曲线验证预后预测模型的准确性,通过单因素和多因素Cox回归验证预后预测模型的独立性.通过对高、低风险组差异表达基因进行GO及KEGG富集分析,对高、低风险组患者进行免疫浸润分析验证预后预测模型的临床实用性.结果 乳腺癌预后预测模型由10个铜死亡相关lncRNA(AKT3.IT1、AL137847.1、AL807757.2、AC079766.1、AL451123.1、LINC02043、AL683813.1、AC073127.1、

作者:张庆雪;赵硕;张莹莹;高东程;李靖若

来源:山东医药 2023 年 63卷 27期

知识库介绍

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作者:
张庆雪;赵硕;张莹莹;高东程;李靖若
来源:
山东医药 2023 年 63卷 27期
标签:
长链非编码核糖核酸 铜死亡 乳腺癌 预后预测模型 基因本体功能 信号通路 免疫细胞浸润 long non-coding RNA cuproptosis breast carcinoma prognostic model Gene Ontology signaling pathway immune cell infiltration
目的 构建铜死亡相关长链非编码核糖核酸(long non-coding RNA,lncRNA)预后预测模型,并进行效能验证.方法 从癌症基因组图谱数据库下载女性乳腺癌患者的转录组数据及临床信息,通过Pearson相关性分析鉴定乳腺癌组织中的铜死亡相关lncRNA.将铜死亡相关lncRNA及临床资料均完整的乳腺癌患者作为整体组,以1:1的比例随机分为训练组和验证组.在训练组中通过单因素Cox回归、Lasso回归筛选与乳腺癌患者预后关系密切的铜死亡相关lncRNA.基于上述选择的lncRNA,采用多因素Cox回归分析构建乳腺癌预后预测模型,再根据AIC值选择最佳乳腺癌预后预测模型(AIC值最小).依据最佳乳腺癌预后预测模型计算所有患者的风险评分.以训练组患者的中位风险评分作为截断值,将所有患者分为高、低风险组,通过生存曲线、亚组生存分析验证预后预测模型的区分能力,通过ROC及一致性指数曲线验证预后预测模型的准确性,通过单因素和多因素Cox回归验证预后预测模型的独立性.通过对高、低风险组差异表达基因进行GO及KEGG富集分析,对高、低风险组患者进行免疫浸润分析验证预后预测模型的临床实用性.结果 乳腺癌预后预测模型由10个铜死亡相关lncRNA(AKT3.IT1、AL137847.1、AL807757.2、AC079766.1、AL451123.1、LINC02043、AL683813.1、AC073127.1、

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