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膀胱癌溶酶体相关基因的预后模型构建与分析

安义均 余立丹 赵美素 马冬梅 杨春花 孔瑶

安义均, 余立丹, 赵美素, 马冬梅, 杨春花, 孔瑶. 膀胱癌溶酶体相关基因的预后模型构建与分析[J]. 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240510
引用本文: 安义均, 余立丹, 赵美素, 马冬梅, 杨春花, 孔瑶. 膀胱癌溶酶体相关基因的预后模型构建与分析[J]. 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240510
Yijun AN, Lidan YU, Meisu ZHAO, Dongmei MA, Chunhua YANG, Yao KONG. The Application of Prognostic Model of Lysosomal Related Genes in Bladder Cancer[J]. Journal of Kunming Medical University. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240510
Citation: Yijun AN, Lidan YU, Meisu ZHAO, Dongmei MA, Chunhua YANG, Yao KONG. The Application of Prognostic Model of Lysosomal Related Genes in Bladder Cancer[J]. Journal of Kunming Medical University. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240510

膀胱癌溶酶体相关基因的预后模型构建与分析

doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240510
基金项目: 云南省教育厅科学研究基金资助项目(2023Y0708)
详细信息
    作者简介:

    安义均(1991~),男,云南昭通人,医学硕士,主治医师,主要从事恶性肿瘤放化疗研究工作

    通讯作者:

    余立丹,E-mail:1145930630@qq.com

  • 中图分类号: R737.14

The Application of Prognostic Model of Lysosomal Related Genes in Bladder Cancer

  • 摘要:   目的  探索基于溶酶体相关基因的预后模型在膀胱癌患者中应用的可行性。  方法  通过下载癌症基因组图谱(the cancer genome atlas program,TCGA)数据库中膀胱癌数据和基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)中GSE13507数据集。利于R语言通过差异分析、单因素比例风险模型(COX)回归分析筛选出TCGA数据库中与膀胱癌生存相关的差异表达的溶酶体相关基因,采用最小绝对值收敛和选择算子算法(Lasso)回归模型构建出预后模型。根据构建模型风险评分的中位值划分出高、低风险组。使用生存分析比较高、低风险2组患者的生存差异并在GEO数据集中进行验证。采用单因素及多因素Cox回归分析验证风险评分是否为影响膀胱癌患者预后的独立危险因素。受试者工作特征曲线用于评估预后模型预测的准确性。GO及KEGG富集分析用于探索高、低风险组差异基因的生物学功能及信号通路。免疫分析用于探索高、低风险组免疫功能差异。  结果  共筛选出44个差异表达的溶酶体相关基因,其中9个与预后相关基因用于预后模型构建,生存分析显示低风险组预后明显优于高风险组(P < 0.05),并在GEO数据库中得到验证。构建模型预测膀胱癌患者1 a、3 a、5 a生存的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.696、0.717、0.738。独立预后分析提示构建模型为膀胱癌患者独立预后影响因素;GO富集分析提示高、低风险组差异基因主要参与细胞结构功能相关;KEGG富集分析提示差异基因主要富集于PI3K-Akt信号通路。免疫分析提示2组患者免疫细胞浸润情况及免疫功能具有明显差异(P < 0.05)。  结论  膀胱癌溶酶体相关基因风险模型能准确有效地预测膀胱癌患者预后。
  • 图  1  差异表达基因热图(左)及火山图(右)

    A:差异表达基因热图;B:火山图。

    Figure  1.  Heat map (left) and volcanic map (right) of differentially expressed genes

    图  2  单因素COX分析

    Figure  2.  Univariate COX analysis

    图  3  lasso回归(左)和交叉验证(右)图形

    Figure  3.  Lasso regression (left) and cross-validation (right) graph

    图  4  训练集和验证集的Kaplan-Meier分析曲线

    Figure  4.  Kaplan-Meier analysis curve of training and verification sets

    图  5  单因素(左)及多因素(右)分析

    Figure  5.  Univariate (left) and multivariate (right) analysis

    图  6  联合ROC曲线(左)和训练集ROC曲线(右)

    Figure  6.  Joint (left) and training set (right) ROC curves

    图  7  GO (左)和KEGG (右)富集分析

    Figure  7.  GO (left) and KEGG (right) enrichment analysis

    图  8  免疫浸润细胞分析(左)及免疫相关功能分析结果(右)

    Figure  8.  The analysis results of immune infiltrating cells (left) and immune-related functions (right)

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  • 收稿日期:  2024-01-15
  • 网络出版日期:  2024-04-29

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