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基于预后相关基因构建的分析模型可识别高风险胶质母细胞瘤

A signature based on survival-related genes identifies high-risk glioblastomas harboring immunosuppressive and aggressive ECM characteristics

摘要:

目的:通过对多个公共数据库中胶质母细胞瘤转录组数据进行挖掘,筛选胶质母细胞瘤预后相关的基因,并构建预后分析模型.方法:利用生物信息学技术对GEO(GSE53733)中生存时间大于36个月和小于12个月的样本数据对比分析得到差异表达基因,即胶质母细胞瘤预后相关基因;采用Cox风险回归方法在CGGA和TCGA两个独立数据库中筛选与预后相关的标签基因并构建预后分析模型;采用基因探针富集分析(GSEA),GO(gene ontology)功能富集分析和蛋白网络互作分析(PPI)等方法分析高、低风险胶质母细胞瘤的分子特征.结果:分析得到21 1个胶质母细胞瘤预后相关基因,并且从中筛选出17个标签基因.利用分子标签基因构建的模型能将胶质母细胞瘤划分为高风险组和低分险组,高风险组的患者预后较差,在分子特征上更具免疫抑制性和侵袭性.结论:通过挖掘公共数据库建立的分析模型对胶质母细胞瘤预后有良好的预测作用,判定为高风险组的胶质母细胞瘤预后更差,可作为潜在的胶质母细胞瘤预后指示标签.

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