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今天和大家分享的是2020年发表在Cancer Cell Int(IF:3.439)上的一篇文章,“Constructionof a novel gene-based model for prognosis prediction of clear cell renal cell carcinoma ”。作者使用TCGA透明细胞肾细胞癌(ccRCC)数据集作为测试集,探索差异表达的基因,使用单变量Cox比例风险回归,LASSO算法和BSR,通过多元cox系数乘以基因表达来计算风险评分,构建了5-预后基因的风险评分模型。联合使用GEO的GSE29609数据集作为验证集,验证该风险评分模型。接着将该预后评分模型与临床参数结合,构建诺模图,通过tROC曲线对此评估。 Construction of a novel gene-based model for prognosis prediction of clear cell renal cell carcinoma 基于新基因的透明细胞肾细胞癌预后预测模型的构建 一、 研究背景透明细胞肾细胞癌(ccRCC)是肾细胞癌最常见的亚型,发病率及死亡率均不乐观。因此,一个可靠的预后预测工具可以帮助临床做出更好的治疗决定。作者通过构建一个基于多个预后相关基因结合临床参数的模型,更直观准确地预测患者的总生存期。 二、 分析流程![]() TCGA ccRCC(包括肿瘤和癌旁组)的mRNA谱的原始技术数据经过标准化,通过Voom转化进行分位数过滤,使用R的limma软件包对差异表达基因(DEGs)进行分析。 2a:PCA分析,显示肿瘤组织和癌旁组织的转录组水平存在显著差异。同时TCGA KIRC数据集没有批次效应。红点代表正常簇,蓝点代表肿瘤簇。2b:与正常组织相比,ccRCC表达差异的火山图。总共鉴定出399个DEGs,包括71个上调基因和328个下调基因。红点代表显著上调基因(p 4),绿点表示显著下调基因(logFC |
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