【摘 要】
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目的:通过TCGA数据库挖掘膀胱癌预后相关的mRNA分子标记,和构建膀胱癌患者预后的预测模型.方法:从TCGA数据库中下载膀胱癌患者的mRNA表达谱数据,进行预处理和分组后,先在训练
【机 构】
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菏泽医学专科学校诊断教研室 山东菏泽,274000;菏泽医学专科学校附属医院泌尿外科;清华大学蛋白质研究技术中心;华中农业大学动物科学动物医学学院;曹县人民医院泌尿外科
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目的:通过TCGA数据库挖掘膀胱癌预后相关的mRNA分子标记,和构建膀胱癌患者预后的预测模型.方法:从TCGA数据库中下载膀胱癌患者的mRNA表达谱数据,进行预处理和分组后,先在训练数据中通过单因素Cox回归分析和基于似然的生存分析等方法鉴定与膀胱癌预后生存率显著相关的mRNA分子,然后通过多变量Cox回归分析建立基于mRNA分子表达谱的膀胱癌预后风险评分模型,最后通过ROC分析确定患者分类风险水平的最佳分界点,并通过Kaplan-Meier估计法和log-rank检验在验证数据集和全部数据集中分别验证预后风险评分模型.结果:开发了首个基于mRNA分子标记的膀胱癌预后风险评分模型,发现将基于7个mRNA分子标记的膀胱癌风险评分模型应用于训练集或验证数据时,高风险评分患者与低风险评分患者的生存曲线均存在显著差异,进一步的功能研究这发现这7个mRNA分子在肿瘤发生、进展和预后中可能发挥着重要作用.结论:7个mRNA分子标记包括ZNF432、TNFRSF14、POLR3G、ZNF574、LIPT1、AGER和ZRSR2,基于这7个mRNA表达谱构建的风险评分模型可作为新型生物标记用于膀胱癌患者预后生存期预测.
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