【摘 要】
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目的:利用生物信息学分析方法筛选与TNBC预后有关的免疫相关Lnc RNA,探讨其表达与TNBC预后的关系,建立预后风险模型。方法:从TCGA公共数据库下载TNBC组织和癌旁组织的转录组数据和相关临床信息,结合Immport数据库,筛选TNBC免疫相关Lnc RNA。进一步应用单因素及多因素Cox分析筛选与预后相关的免疫相关Lnc RNA,根据最佳AIC值最终确定Lnc RNA并构建预后风险模型。
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目的:利用生物信息学分析方法筛选与TNBC预后有关的免疫相关Lnc RNA,探讨其表达与TNBC预后的关系,建立预后风险模型。方法:从TCGA公共数据库下载TNBC组织和癌旁组织的转录组数据和相关临床信息,结合Immport数据库,筛选TNBC免疫相关Lnc RNA。进一步应用单因素及多因素Cox分析筛选与预后相关的免疫相关Lnc RNA,根据最佳AIC值最终确定Lnc RNA并构建预后风险模型。根据风险值的中位值将TNBC患者样本分为高风险组和低风险组,进行生存分析并绘制生存曲线,绘制ROC曲线评估模型的预测能力。将患者风险评分与临床信息结合进行多因素Cox分析,评估模型的独立预后价值。结果:从TCGA数据库中下载生物信息学分析方法筛选与TNBC预后有关的免疫相关Lnc RNA,65例TNBC样本,通过共表达法得到369个免疫相关Lnc RNA,进行单因素Cox分析得到9个与预后有关的免疫相关Lnc RNA,进行多因素Cox分析得到3个Lnc RNA（AC090181.2,LINC01235,LINC01943）用于构建TNBC预后风险模型。根据风险值将患者分为高风险组和低风险组,生存分析显示两组生存差异有统计学意义（P＜0.001）。ROC分析表明模型预测能力良好（AUC=0.910）。将患者风险评分与临床信息结合,进行多因素Cox分析结果显示风险评分为TNBC预后的独立危险因素（P＜0.05,HR=1.028）。结论:通过生物信息学分析方法能筛选出与TNBC免疫相关的Lnc RNA;建立的TNBC预后风险模型能较好预测TNBC患者的预后,对于临床具有指导意义。
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