基于条件关联互补基因的乳腺癌预后分析

Q786; 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1109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,CRYBG 3,DEFB 1,SEL 1L 2,NMNAT 26个基因对患者生存率是有害的,AMZ 1,GJ B 2,CXCL 2,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...

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Published in河北科技大学学报 Vol. 41; no. 4; pp. 349 - 355
Main Authors 张屹, 闫双双, 张成, 王冠方, 黄海云, 韩珊珊
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 河北科技大学理学院,河北石家庄 050018%河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄 050018%河北科技大学图书馆,河北石家庄 050018 2020
Subjects
乳腺癌
生物数学
条件关联基因
预后模型
临床预测
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ISSN1008-1542
DOI10.7535/hbkd.2020yx04008

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Summary:Q786; 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1109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,CRYBG 3,DEFB 1,SEL 1L 2,NMNAT 26个基因对患者生存率是有害的,AMZ 1,GJ B 2,CXCL 2,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.
ISSN:1008-1542
DOI:10.7535/hbkd.2020yx04008