典型文献
基于GEO数据库的多发性骨髓瘤细胞焦亡预后分析
文献摘要：
目的 采用生物信息学分析技术筛选多发性骨髓瘤(multiple myeloma,MM)细胞焦亡差异表达基因,并进行预后分析.方法 在基因表达谱数据库(GEO)中选取MM细胞焦亡相关基因表达谱芯片数据,采用R软件筛选MM患者肿瘤组织和健康对照组中细胞焦亡差异表达基因.对筛选出的差异表达基因通过Cox回归分析识别预后相关基因,进行预后分析.结果 以GSE6477基因表达谱数据集为分析对象,选取与焦亡相关基因匹配共获得焦亡相关基因.将29个差异基因进行预后分析,14个基因(INAVA、P2RY2、NES、NFIX、SPATA17、NLRP2、INHBC、GZMB、CCDC74A、TNF、SNHG28、MUC1、NANOS1、CD6)纳入风险模型构建,生存分析显示年龄、肿瘤分期、风险评分与MM患者预后显著相关.结论 通过生物信息学方法,构建了14个细胞焦亡相关基因的MM预后模型,可能为MM患者的个体化治疗和评估提供参考.MM细胞焦亡基因通过生物学过程影响预后.
文献关键词：
多发性骨髓瘤;细胞焦亡;预后;生物信息学分析
中图分类号：
作者姓名：
李洁;周合冰
作者机构：
101100 北京 首都医科大学附属北京潞河医院血液科
文献出处：
引用格式：
[1]李洁;周合冰-.基于GEO数据库的多发性骨髓瘤细胞焦亡预后分析)[J].临床肿瘤学杂志,2022(06):506-513
A类：
GSE6477,INAVA,SPATA17,INHBC,CCDC74A,SNHG28,NANOS1
B类：
GEO,多发性骨髓瘤细胞,细胞焦亡,预后分析,生物信息学分析,技术筛选,multiple,myeloma,MM,差异表达基因,谱数据,焦亡相关基因,相关基因表达,基因表达谱芯片,肿瘤组织,Cox,分析识别,预后相关基因,集为,共获,差异基因,P2RY2,NES,NFIX,NLRP2,GZMB,MUC1,CD6,风险模型,生存分析,肿瘤分期,风险评分,生物信息学方法,预后模型,个体化治疗,焦亡基因,生物学过程
AB值：
0.286928
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