研究文章

识别的几种预测生物标志物与患有乳腺癌头颈部鳞状细胞癌有关

图4

加权IRDEGs HNSCC表达网络。(一)无标度符合指数对振动力量。的对振动力量WGCNA决心基于无标度 ( )。左侧面板提供了软阈值和无尺度之间的关系 右边的面板提供了软阈值和平均连通性之间的关系。(b)的系统树图集群基于不同指标的差异表达基因。图中每个分支代表一个基因,它下面的颜色代表一个表达模块。(c)的热图显示基因模块之间的相关性及临床特征。绿松石模块包含596年伊斯兰革命卫队,蓝色模块包含了186年伊斯兰革命卫队。每个单元中的相关系数代表了基因模块之间的相关性及临床特征,减少在大小从红色到蓝色。绿松石模块显示最高的正相关与生存,而蓝色模块显示最高的负相关与生存。(d)分布的平均GS和模块中的错误与HNSCC患者的总生存期有关。基于平均链接层次聚类和对振动能力,确定了六个模块。确定每个模块的重要性,GS计算来衡量基因和样本特征之间的相关性。 GS was defined as the log10的转换 值之间的线性回归中基因表达和临床数据( )。青绿色和蓝色模块显示高相关性HNSCC患者的生存。
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