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浙江医学 2022年第16期44卷 1725-1730,I0005,I0006页

作者：高晨吴林玉孔宁娄新璟郭勇许茂盛浙江中医药大学附属第一医院医学影像科杭州310006 浙江中医药大学附属第一医院肿瘤科杭州310006

目的研究基于单样本基因富集分析(ssGSEA)分型构建肺腺癌的风险预测模型的价值。方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库及基因表达数据库(GEO)中分别获取515例及116例肺腺癌患者的数据。基于TCGA数据库进行ssGSEA分析及聚类分析,将样本分... 详细信息

目的研究基于单样本基因富集分析(ssGSEA)分型构建肺腺癌的风险预测模型的价值。方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库及基因表达数据库(GEO)中分别获取515例及116例肺腺癌患者的数据。基于TCGA数据库进行ssGSEA分析及聚类分析,将样本分为高免疫评分组和低免疫评分组,并进行免疫相关分析、富集分析及差异分析,进一步获得免疫相关的差异表达基因。将TCGA数据集患者以7∶3随机分为训练集和内部验证集。基于TCGA训练集的免疫相关差异表达基因数据,通过单因素Cox风险回归、套索算法(Lasso)回归以及多元逐步Cox风险回归分析降维,构建肺腺癌患者预后的预测模型,获得相应的风险分数(Riskscore),并用TCGA内部验证集及GEO外部验证集进行验证。将Riskscore与临床特征进行独立预后因素分析,建立列线图。ROC曲线与校正曲线分析分别用来评估模型的效能及拟合度。结果根据患者样本的ssGSEA免疫评分、聚类分析及差异分析的结果,患者被分为高免疫评分组和低免疫评分组以及获得1 447个差异表达基因。再通过单因素Cox风险回归、Lasso回归以及多元逐步Cox风险回归分析降维,获得剩余8个预后相关免疫差异表达基因的最优集合和每例患者的Riskscore。该风险预测模型在训练集、内部验证集及外部验证集的AUC分别为0.703、0.713、0.750。根据独立预后分析结果,肺腺癌的分期及预测模型的Riskscore是肺腺癌患者的两个独立预后因子并联合绘制列线图。列线图1、3、5年总生存期的AUC分别为0.789、0.763、0.746。校正曲线分析也显示该模型的拟合度较好。结论基于ssGSEA分型构建并验证的肺腺癌患者预后风险预测模型,具有较高的预后风险预测效能,可为临床医师判断肺腺癌患者总生存期提供辅助工具。

关键词：肺腺癌癌症基因组图谱预后生物学标志物单样本基因富集分析

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ACCN3和PXDNL对乳腺癌细胞增殖、侵袭、迁移和患者生存预后的影响

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重庆医学 2023年第9期52卷 1399-1407页

作者：匡思杰成宏孙敬杰恩施土家族苗族自治州中心医院乳腺外科湖北恩施445000 解放军总医院海南医院肿瘤内科海南三亚572013

目的鉴定影响乳腺癌患者生存预后的肿瘤特征,探究酸敏感离子通道3(ACCN3)和过氧化物酶样蛋白(PXDNL)对乳腺癌细胞增殖、侵袭、迁移和患者生存预后的影响。方法利用单样本基因富集分析(ssGSEA)和Cox回归分析评估不同肿瘤特征与乳腺癌预... 详细信息

目的鉴定影响乳腺癌患者生存预后的肿瘤特征,探究酸敏感离子通道3(ACCN3)和过氧化物酶样蛋白(PXDNL)对乳腺癌细胞增殖、侵袭、迁移和患者生存预后的影响。方法利用单样本基因富集分析(ssGSEA)和Cox回归分析评估不同肿瘤特征与乳腺癌预后的相关性,加权基因共表达网络分析(WGCNA)鉴定与肿瘤特征相关性最高的基因模块,寻找与缺氧有关的关键基因(Hub基因),利用细胞功能实验对所得到的基因进行验证。结果14种肿瘤特征中,缺氧(P=0.002,coef=25.31)、血管生成(P基因进行分析,共得到4个Hub基因:酪氨酸酶相关蛋白1(TYRP1)、蛋白酪氨酸磷酸酶H型受体(PTPRH)、ACCN3、PXDNL,其中ACCN3表达与乳腺癌患者生存明显相关(P=0.005),低表达患者生存预后较差;PXDNL表达与乳腺癌患者生存明显相关(P<0.001),高表达患者生存预后较差。细胞功能实验结果显示,当乳腺癌细胞PXDNL表达下调,乳腺癌细胞的增殖、迁移和侵袭能力均被抑制;而ACCN3则呈现相反的效应。结论ACCN3和PXDNL对乳腺癌增殖、侵袭和转移有明显影响,与患者生存预后相关,参与乳腺癌的进展。

关键词：乳腺癌加权基因共表达网络分析单样本基因富集分析酸敏感离子通道过氧化物酶样蛋白

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基于WGCNA和ssGSEA的胰腺癌预后模型构建

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中国临床新医学 2020年第11期13卷 1084-1090页

作者：张峻烽刘淞淞王槐志中国科学院大学重庆医院•重庆市人民医院肝胆胰腺外科重庆401120 陆军军医大学(第三军医大学)附属第一医院肝胆外科重庆400038

目的通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)和单样本基因富集分析(ssGSEA)构建胰腺癌预后模型。方法获取胰腺癌组织转录组测序数据和患者预后信息,ssGSEA对各肿瘤组织17810条通路进行评分,利用WGCNA、单因素分析和Lasso回归筛选各通路参数... 详细信息

目的通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)和单样本基因富集分析(ssGSEA)构建胰腺癌预后模型。方法获取胰腺癌组织转录组测序数据和患者预后信息,ssGSEA对各肿瘤组织17810条通路进行评分,利用WGCNA、单因素分析和Lasso回归筛选各通路参数,构建多因素Cox比例风险回归模型对胰腺癌患者的预后情况进行预测,并对模型进行评价。结果经ssGSEA发现,不同胰腺癌组织各通路评分不同,如GO RECEPTOR REGULATOR ACTIVITY、GO MONOSACCHARIDE BINDING等通路,提示不同患者各通路活性有差异,这可能是引起肿瘤向不同结局发展的重要原因。经WGCNA分析采用动态剪切树法合并表达相似的通路模块,最终得到7个通路模块。其中,Blue模块中包含的通路最多,含3098条通路。Red模块与胰腺癌患者生存状态有较高的正相关性(r=0.33,P单因素分析、Lasso回归筛选Red模块中与生存预后相关的通路,共得到11条与胰腺癌患者生存预后相关的通路。进一步利用多因素Cox回归建立多通路预后预测模型,最终得到由5条通路构成的胰腺癌预后预测模型,C指数为0.7,赤池信息准则(AIC)为776.49,且该模型具有良好的预测效能(AUC=0.742)。结论WGCNA和ssGSEA技术在胰腺癌预后模型的构建中有重要作用。

关键词：胰腺癌加权基因共表达网络分析单样本基因富集分析

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