基于数据挖掘分析脑胶质瘤组织中VIM基因的表达及预后意义  

Analysis of the expression and prognostic significance of VIM gene in glioma tissues based on data mining

在线阅读下载全文

作  者:刘洪军[1] 漆建[1] 陆星宇 尹久 唐晓平[1] 苟章洋[1] 李舜[1] 彭华[1] LIU Hongjun;QI Jian;LU Xingyu;YIN Jiu;TANG Xiaoping;GOU Zhangyang;LI Shun;PENG Hua(Department of Neurosurgery,Affiliated Hospital of North Sichuan Medical College,Sichuan Nanchong 637000,China)

机构地区:[1]川北医学院附属医院神经外科,四川南充637000

出  处:《现代肿瘤医学》2021年第17期2986-2991,共6页Journal of Modern Oncology

基  金:四川省教育厅基金(编号:16ZB0234);四川省南充市市校科技战略合作专项基金(编号:18SXHZ0481);川北医学院附属医院院级课题(编号:89)。

摘  要:目的:通过数据库挖掘来研究波形蛋白(Vimentin,VIM)基因在脑胶质瘤组织中的表达及其与临床预后的关系。方法:通过中国脑胶质瘤基因组图谱计划(Chinese Glioma Genome Atlas,CGGA)数据库(http://www.cgga.org.cn/)获取脑胶质瘤患者样本的mRNAseq数据及相应的临床数据,使用R(v.3.6.1)软件进行临床相关分析、生存分析、单因素和多因素Cox回归分析及ROC曲线评价VIM在胶质瘤进展中的预后作用,基因集富集分析VIM在脑胶质瘤中的功能,并行基因相关性分析。结果:分析发现VIM在脑胶质瘤组织中呈高表达,并与胶质瘤患者的不良预后相关;VIM可作为胶质瘤进展的独立预测因子。结论:VIM是预测脑胶质瘤患者预后的生物标志物,靶向胶质瘤VIM可能是抑制肿瘤进展的途径之一。Objective:To study the relationship between VIM gene expression and clinical prognosis in glioma tissues by database mining.Methods:The mRNAseq data and corresponding clinical data of glioma patient samples were obtained from the Chinese Glioma Genome Atlas(CGGA)database(http://www.cgga.org.cn/).R(v.3.6.1)software was used to analyze clinical correlation analysis,survival analysis,univariate and multivariate Cox regression analysis,and ROC curve to evaluate the prognostic role of VIM in glioma progression,and gene set enrichment analysis for VIM in glia tumor function,gene correlation analysis.Results:The analysis showed that VIM was highly expressed in glioma patients and was related to the poor prognosis of glioma patients.VIM can be used as an independent predictor of glioma progression.Conclusion:VIM is a biomarker for predicting the prognosis of glioma patients,and targeting glioma VIM may be one of the ways to inhibit tumor progression.

关 键 词:脑胶细胞瘤 VIM基因 预后 数据库 

分 类 号:R739.41[医药卫生—肿瘤]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象