基于WGCNA和LASSO回归分析建立胰腺癌预后基因模型.pdfVIP

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５９２LabeledImmunoassasClinMedMar．２０２５Vol．３２No．３

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基于和回归分析建立

WGCNALASSO

胰腺癌预后基因模型

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陈依静邓伟杨春梅

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昆山市中医医院江苏昆山２１５３００

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摘要目的构建预后模型为个性化治疗和患者风险管理提供参考方法胰腺癌的数据以及有关患者临床

RNAＧse

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特征和预后的信息均从GEO下载基于加权基因共表达网络WGCNA获得与总生存OS正相关和负相关最强的模

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块单因素回归初筛与有显著相关性基因集进一步通过算法收敛获得个基因多因素回归计算

CoxOSLASSO６Cox

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风险评分并构建预后模型使用ROC曲线检查模型的临床适用性结果３个预后相关基因MIR１５４HR＝０．５７８CI

,)、(,:,)和(,:,

０．３６１~０．９２７P＝０．０２３SLC１６A３HR＝１．９１２CI１．１３２~３．２２８P＝０．０１５TYMSHR＝１．５９６CI１．１７２~２．１７３P＝

),(,:,).、

用于建立风险模型高风险组较低风险组死亡风险显著增高模型年

０．００３HR＝２．３３CI１．４７~３．７１P＝０．０１８１

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年和年生存率的曲线下面积分别为及结论风险评分模型可有效预测预后对胰腺癌患者的

２３ROC０．６１０．８１０．９１

管理有潜在参考价值.

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关键词胰腺癌回归预后风险模型

WGCNALASSO

中图分类号: