【摘 要】
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目的:以免疫相关基因的生物信息学分析为基础,构建头颈部鳞癌预后模型.方法:从癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)下载头颈部鳞癌患者的基因表达数据和临床数据,从ImmPort数据库下载免疫相关基因,通过单因素Cox回归分析、LASSO回归分析和多因素Cox回归分析得到相应预后基因并构建预后模型.运用Kaplan-Meier生存分析、受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)进行模型的内、外部评价.采用多因
【机 构】
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上海中医药大学研究生院,上海 201203;上海健康医学院,上海 200120;上海健康医学院,上海 200120;上海中医药大学,上海 201203
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目的:以免疫相关基因的生物信息学分析为基础,构建头颈部鳞癌预后模型.方法:从癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)下载头颈部鳞癌患者的基因表达数据和临床数据,从ImmPort数据库下载免疫相关基因,通过单因素Cox回归分析、LASSO回归分析和多因素Cox回归分析得到相应预后基因并构建预后模型.运用Kaplan-Meier生存分析、受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)进行模型的内、外部评价.采用多因素Cox回归鉴定模型能否作为独立预后因子.通过诺莫图和决策曲线评价模型的精确度和有效性.结果:单因素Cox回归分析初步得到162个与预后相关的免疫基因,LASSO回归进一步缩减到24个基因,多因素Cox回归分析最终确认11个,构建预后模型.通过Kaplan-Meier生存分析发现在训练集与测试集中,低风险组生存时间远大于高风险组(P<0.001).且预后模型的1、2、3年的ROC曲线下面积AUC较大.多因素Cox回归分析发现模型的风险比(HR)=1.3、95％CI=1.289～1.508、P<0.001.经决策曲线验证预后模型与分级、分期、年龄、性别一起联用时,患者净收益最大.校正曲线得知3、5年的C指数均为0.705.结论:成功建立了11个免疫相关基因的头颈部鳞癌预后模型,该模型能较好的预测患者的预后情况.
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