%0 Journal Article
%T 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<br>A signature based on survival-related genes identifies high-risk glioblastomas harboring immunosuppressive and aggressive ECM characteristics
%A 陈弟
%A 陈迪康
%A 曹冬青
%A 胡建
%A 姚瑜
%A &lt
%A br&gt
%A CHEN Di
%A CHEN Dikang
%A CAO Dongqing
%A HU Jian
%A YAO Yu
%J 中南大学学报（医学版）
%D 2018
%R 10.11817/j.issn.1672-7347.2018.04.006
%X 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211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
%K 胶质母细胞瘤
%K 预后
%K CGGA
%K TCGA
%K &lt
%K br&gt
%K glioblastoma
%K prognosis
%K CGGA
%K TCGA
%U http://xbyxb.csu.edu.cn/xbwk/CN/abstract/abstract4113.shtml