TY -的A2 Scorilas Andreas盟——咋,志强盟——张Peiling AU -李,灵盟——刘Guolong盟——陆、林PY - 2021 DA - 2021/02/24 TI -识别和建设长非编码RNA胃腺癌患者预后风险模型SP - 8895723六世- 2021 AB - 背景。长非编码RNA-based预后标志物显示巨大的潜力在癌症患者的诊断和预后。然而,多个lncRNA-composed预后风险模型的系统的评估缺乏胃腺癌(STAD)。本研究旨在构建一个lncRNA-based STAD患者预后风险模型。 方法。RNA序列数据和临床信息检索STAD患者的癌症基因组图谱(TCGA)数据库。差异表达lncRNAs (DElncRNAs)被确定使用R软件。单变量和多变量Cox回归分析构建一个预后风险模型。生存分析、c指数和接受者操作特征(ROC)曲线是用来评估模型的敏感性和特异性。结果证实使用GEPIA在线工具和临床样本。皮尔森相关系数分析,基因本体论(去),以及《京都议定书》全书的基因和基因组(KEGG)通路富集进行显示所选lncRNA潜在的生物功能。 结果。1917 DElncRNAs从343例STAD识别组织和30例非癌变组织。根据单变量和多变量Cox回归分析,四个DElncRNAs (AC129507.1, LINC02407、AL022316.1 AP000695.2)选择建立预后风险模型。之间有显著差异的总体生存高危患者和低风险病人基于这种风险模型。模型的c指数为0.652。曲线下的面积(AUC) 0.769 ROC曲线。GEPIA结果证实在STAD AP000695.2的表达和预后意义。我们的临床资料证实,调节表达AP000695.2与T台,远处转移、TNM STAD阶段。去和KEGG分析表明AP000695.2是肿瘤发生过程密切相关。 结论。在这项研究中,我们构建了一个lncRNA-based STAD患者预后风险模型。我们的研究将提供新的见解STAD病人的诊断和预后。SN - 0278 - 0240 UR - https://doi.org/10.1155/2021/8895723 - 10.1155 / 2021/8895723摩根富林明疾病标记PB - Hindawi KW - ER