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2.8分TCGA生信分析:子宫内膜癌中与自噬相关的长非编码 rna

生信基础 管理员 261℃ 0评论

题目:Identification of autophagy-related long non-coding RNAs in endometrial cancer via comprehensive bioinformatics analysis

杂志:BMC Womens Health

日期:2022 年 3 月 23 日

Doi: 10.1186/s12905-022-01667-4

2.8分TCGA生信分析:子宫内膜癌中与自噬相关的长非编码 rna插图

 

背景: 子宫体癌是世界上最常见的妇科恶性肿瘤之一,其中子宫内膜癌占大多数。值得注意的是,绝经前和绝经后女性子宫内膜癌的发病率有所上升,预计未来十年还会进一步上升。子宫内膜癌的特点是高度的组织学异质性。与高级别子宫内膜样癌、乳头状浆液性和透明细胞组织学患者相比,低级别子宫内膜样癌患者的预后通常更好。这可能是因为高级别子宫内膜癌更可能出现在晚期,并且复发率更高。最初患有早期子宫内膜癌并经历复发的患者生存率较低,而最初患有晚期(III/IV 期)子宫内膜癌的患者复发风险更高,更容易发生盆腔外转移 。因此,寻找有效的子宫内膜癌预后标志物对于提高子宫内膜癌患者的生存率和改善患者的生活质量具有重要意义。

方法: 下载TCGA数据库中子宫内膜癌患者的测序数据和临床资料,下载人类自噬数据库中的自噬相关基因。使用R软件对自噬相关基因和长链非编码RNA(lncRNAs)进行Pearson相关分析,筛选自噬相关lncRNAs。接下来,进行单变量和多变量 Cox 回归分析以选择自噬相关的 lncRNA 并构建预后模型。最后,评估模型预后预测的准确性,通过 Cytoscape 构建和可视化 lncRNA-mRNA 网络,并通过 GSEA 分析子宫内膜癌患者的基因表达谱。

结果: 共筛选出10个自噬相关lncRNA构建预后模型。危险因素为AC084117.1、SOS1-IT1、AC019080.5、FIRRE和MCCC1-AS,保护因素为AC034236.2、POC1B-AS1、AC137630.1、AC083799.1和AL133243.2。该预后模型可以独立预测子宫内膜癌患者的预后,并且比使用年龄和肿瘤分级具有更好的预测性能。此外,在根据预后模型将患者分类为高危或低危后,我们发现高危组的 JAK-STAT 和 MAPK 通路的富集显着高于低危组。

结论: 在本研究中,我们通过生物信息学分析鉴定了 10 个自噬相关的 lncRNA,并构建了预后模型。它们与子宫内膜癌患者的 OS 显着相关,是潜在的预后生物标志物。

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