【摘 要】
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目的:肾透明细胞癌（clear cell Renal Cell Carcinoma,ccRCC）在我国发病率呈上升趋势,而LncRNA是人体重要的调控因素。本研究通过生物信息学分析,筛选出免疫相关的LncRNA,构建模型预测ccRCC患者的预后,并预测能从免疫治疗中获益的患者。方法:1.本研究利用生物信息学分析技术及其他数据分析工具,在TCGA网站的KIRC数据库中提取基因表达谱数据,及ImmPo
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目的:肾透明细胞癌（clear cell Renal Cell Carcinoma,ccRCC）在我国发病率呈上升趋势,而LncRNA是人体重要的调控因素。本研究通过生物信息学分析,筛选出免疫相关的LncRNA,构建模型预测ccRCC患者的预后,并预测能从免疫治疗中获益的患者。方法:1.本研究利用生物信息学分析技术及其他数据分析工具,在TCGA网站的KIRC数据库中提取基因表达谱数据,及ImmPort数据库中获取一系列已识别的免疫相关基因,并通过共表达策略筛选ir-LncRNA（免疫相关的lncRNA）,将免疫相关基因与所有LncRNA进行相关性分析。2.结合TCGA的临床生存状态和生存时间数据,通过单变量Cox回归分析和lasso回归分析获得预后DEirlncRNA26对,再通过多变量Cox回归分析确定了独立的预后DEirlncRNA 10 对。3.通过计算曲线下面积（Area under curve,AUC）,估计受试者特征曲线的Akaike信息标准（AIC）值,并确定截断点,并由此建立了风险模型。4.通过构建的风险模型划分ccRCC患者高、低疾病风险组。并从生存率、患者的临床病理特性、肿瘤中浸润性免疫细胞、用药效果,以及免疫调控生物标志物等视角对构建的风险模型进行评价。结论:通过DEirlncRNA对构建的模型,在不同的LncRNA表达水平ccRCC患者的预后预测都有较好的应用,并能预测出能从免疫治疗中获益的患者。本模型可筛选出敏感的靶向药物如免疫检查点PD-1抑制剂,也为ccRCC患者免疫学研究及临床治疗提供新思路。
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