论文部分内容阅读
目的:通过对GEO等公共数据库中的卵巢癌数据进行分析,找出与预后相关的差异表达基因,并探讨差异表达基因对卵巢癌患者生存及预后的影响。方法:1.从GEO数据库中挖掘出包含卵巢癌上皮组织及正常卵巢上皮的数据集,并利用GEO在线工具做差异基因分析,筛选出相关差异基因,并绘制维恩图进一步明确差异基因范围。2.从TCGA数据库中下载卵巢癌的转录组数据,利用R语言limma包对数据进行标准化处理后,根据数据库样本的生存数据资料,建立单因素cox模型;对单因素Cox分析得到有统计学差异的基因进一步做多因素Cox分析,挑选出可能为卵巢癌独立危险因素的基因——ZNF148。3.利用多因素Cox生存回归模型分析ZNF148和不同临床病理特征对卵巢癌患者预后的影响,并运用Time-ROC曲线评价所构建模型的区分度。4.利用Kaplan-Meier法分析ZNF148基因表达水平与卵巢癌患者预后的关系,并制作生存曲线。结果:1.从GEO数据库挖掘出了三个包含卵巢癌上皮组织及正常卵巢上皮的数据集,共筛选得到卵巢癌62例及正常组30例。利用GEO在线工具筛选出了2855个差异基因。2.将TCGA数据库中卵巢癌的转录数据进行标准化处理后,多因素Cox分析结果显示ZNF148与卵巢癌的预后有显著相关性,并且可作为卵巢癌的独立危险因素。3.多因素Cox生存回归分析模型表明,ZNF148高表达、患者诊断年龄大、铂耐药以及手术后残余肿瘤大都可能是卵巢癌的独立危险因素(P<0.05),ZNF148有望成为卵巢癌预后的分子标志物。4.Kaplan-Meier生存分析结果显示:与ZNF148低表达组的患者相比,高表达组的总生存时间明显缩短。结论:ZNF148基因的高表达可能是卵巢癌患者预后的独立危险因素,ZNF148有望成为卵巢癌患者预后的重要分子标志。