【摘 要】
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目的:下载癌症基因组图谱（TCGA）数据库中胃癌（GC）m RNA表达量进行数据挖掘,找出与GC预后相关的糖酵解基因,构建风险评分模型,并评估其对GC预后的预测价值。方法:从TCGA数据库下载GC样本基因表达量及临床数据,然后利用GSEA对GC m RNA转录组数据进行基因富集分析,将富集分析得到的糖酵解基因与临床数据整合后,应用R语言,将其随机分成训练集和测试集,对训练集分别进行单因素、多因素C
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目的:下载癌症基因组图谱（TCGA）数据库中胃癌（GC）m RNA表达量进行数据挖掘,找出与GC预后相关的糖酵解基因,构建风险评分模型,并评估其对GC预后的预测价值。方法:从TCGA数据库下载GC样本基因表达量及临床数据,然后利用GSEA对GC m RNA转录组数据进行基因富集分析,将富集分析得到的糖酵解基因与临床数据整合后,应用R语言,将其随机分成训练集和测试集,对训练集分别进行单因素、多因素Cox回归分析,选择与GC预后相关的基因并构建风险评分模型,然后使用Kaplan–Meier分析、受试者工作特征曲线（ROC）计算曲线下面积（AUC）,在训练集、测试集以及二者合集中评估该模型的预测准确性。结果:富集分析结果显示与GO＿GLYCOLYTIC＿PROCESS和REACTOME＿GLYCOLYSIS相关的178个基因在肿瘤组织中显著富集（P<0.05）,对训练集分别其进行单因素、多因素Cox回归分析,筛选出包括STC1、PLOD2和CXCR4在内的3个基因,并构建了风险评分模型:STC1*0.01542+PLOD2*0.03486+CXCR4*0.00668,计算每个样品的风险得分,并根据中位风险得分值将样本划分为高风险组和低风险组,Kaplan–Meier曲线显示,训练集、测试集及合集的高风险组患者的生存率明显低于低风险组患者（P<0.05）。分层分析结果表明该评分模型可预测同一临床特征患者的生存。ROC曲线结果显示,训练集、测试集及合集样本中,风险评分模型及TNM分期的AUC分别为0.735、0.629,0.766、0.612,0.728、0.602。独立预后分析结果显示该糖酵解评分模型可作为GC的独立预后因子（P<0.05）。结论:STC1、PLOD2、CXCR4与GC预后相关,以此构建的糖酵解相关基因风险评分模型在临床工作中具有一定参考价值,且预测准确性优于TNM分期,可独立作为预测GC患者预后的模型。
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