【摘 要】
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目的 探讨自噬相关长链非编码RNA （long non-coding RNA,lncRNA）的表达与子宫颈癌预后的关系，构建子宫颈癌自噬相关lncRNA的预后风险模型。方法 从癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）数据库下载273例子宫颈癌样本的转录组数据和临床资料，在人类自噬数据库（Human Autophagy Database,HADb）获取人类自噬基因列
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（81773312）； 广东省自然科学基金项目（2015A030313517）；
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目的 探讨自噬相关长链非编码RNA （long non-coding RNA,lncRNA）的表达与子宫颈癌预后的关系，构建子宫颈癌自噬相关lncRNA的预后风险模型。方法 从癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）数据库下载273例子宫颈癌样本的转录组数据和临床资料，在人类自噬数据库（Human Autophagy Database,HADb）获取人类自噬基因列表，用共表达网络筛选出与自噬相关的lncRNA。分别采用单因素和多因素Cox回归分析，找出与子宫颈癌预后相关的自噬lncRNA，用R语言建立风险预测模型。生存分析、风险曲线和受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线用以验证模型的准确性，并对模型进行主成分分析（principal component analysis,PCA）以及基因集富集分析（gene set enrichment analysis,GSEA）。结果 共筛选了子宫颈癌相关自噬lncRNA 577个（均r＞0.4，均P＜0.001）。对这577个自噬相关lncRNA进行单因素和多因素Cox分析获得11个与子宫颈癌预后相关的自噬相关lncRNA（ERICH6-AS1、AC027020.2、AC008771.1、ATP2A1-AS1、AC099568.2、AC096992.2、ZNF674-AS1、LINC01943、HCG15、AC004540.2和KMT2E-AS1）。根据最佳Akaike Information Criterion（AIC）构建基于这11个lncRNA的预测模型。多因素Cox比例风险回归分析表明，该模型获得的风险评分是子宫颈癌良好的独立预后因素（HR=1.103,95%CI:1.071～1.136,P＜0.01）。低风险患者预后优于高风险患者（P＜0.05）。该模型ROC曲线的曲线下面积为0.836。GSEA和PCA分析均表明，以自噬状态能较好区分低风险和高风险患者。结论 基于自噬相关lncRNA建立的预测模型预测效能好，准确性高，可为子宫颈癌预后不良个体的鉴别提供参考。
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