【摘 要】
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头颈部鳞癌是最常见的恶性肿瘤之一,有很高的死亡率。本文基于癌症基因组图谱（TCGA）数据库中头颈部鳞癌样本的RNA测序数据和UCSC Xena数据库中头颈部鳞癌样本的临床数据,分析潜在预后免疫相关长链非编码RNA（lncRNA）的预后价值,并构建预后模型来评估头颈部鳞癌患者的生存结果,为头颈部鳞癌预后预测提供新的途径。本文的主要研究内容如下:（1）利用Cox比例风险模型和Lasso-Cox回归模型
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头颈部鳞癌是最常见的恶性肿瘤之一,有很高的死亡率。本文基于癌症基因组图谱（TCGA）数据库中头颈部鳞癌样本的RNA测序数据和UCSC Xena数据库中头颈部鳞癌样本的临床数据,分析潜在预后免疫相关长链非编码RNA（lncRNA）的预后价值,并构建预后模型来评估头颈部鳞癌患者的生存结果,为头颈部鳞癌预后预测提供新的途径。本文的主要研究内容如下:（1）利用Cox比例风险模型和Lasso-Cox回归模型确定了与头颈部鳞癌总生存期相关的7个免疫lncRNA,并构建预后风险评分模型。使用Kaplan-Meier方法和时间依赖性受试者工作特征曲线来评估预后模型的性能。结果表明,基于上述7个免疫相关lncRNA的风险评分模型可以为头颈部鳞癌患者提供可靠的预后预测。在性能相近的条件下,利用本文的方法得到了个数更少的免疫相关lnc RNA用于建立预后模型。（2）利用Kaplan-Meier方法和Cox比例风险模型方法分别对年龄、性别、临床分期和分级等临床特征与头颈部鳞癌患者预后之间的关系进行研究。结果表明,年龄是患者预后的重要影响因素,且年龄越大,患者的生存结果越差。其中,年龄在70岁前后,头颈部鳞癌的预后具有显著差异。（3）首次针对免疫相关lncRNA与晚期HNSCC患者预后关系进行研究,基于单因素Cox比例风险模型、Lasso-Cox回归模型和Coxboost模型分析确定了8个与晚期患者预后相关的免疫lncRNA,并使用随机生存森林成功构建了预后模型。结果表明,基于上述8个免疫相关lncRNA的预后模型对于晚期患者的生存预后具有良好的判断能力,并且该模型在不同临床亚组中均适用。
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