如何将预后模型做到5分+，看这一篇就够了！
时间：2023-09-08 17:36:25 来源：个人图书馆-科研小料君
引言
RNA加工将初始转录物RNA转化为成熟RNA。改变RNA加工驱动肿瘤的发生和维持，并可能产生新的治疗机会。然而，RNA加工因子在胃癌(GC)中的作用尚未明确阐明。
研究方法
【资料图】
(A)显示五种定义的RNA加工模式的一致聚类分析的热图。
(B)显示五种不同RNA处理模式的主成分分析(PCA)的散点图。
(C)具有五种不同RNA加工模式OS患者的Kaplan-Meier生存分析。
(D)显示五种定义RNA加工模式的标志基因组的GSVA分数的热图。
二：RNA加工相关预后特征的鉴定。
(A)显示105个OS相关RNA加工因子的功能富集分析的散点图。
(B，C)105个OS相关RNA处理因子的LASSO回归分析。
(D)包含在签名中的10个基因。相应的系数和HR分别用水平条和点描述。
(E-G)来自训练和验证数据集的患者的Kaplan-MeierOS曲线，通过对数秩检验进行差异检测。
三：复合预后列线图的识别。
(A)1年、3年和5年操作系统的综合诺模图预测。
(B，F，J)训练和验证数据集中复合预后列线图和临床模型的RMS曲线。
(C，G，K)训练和验证数据集中不同时间点的列线图、签名模型和临床模型的时间依赖性ROC曲线。
(D，H，L)训练和验证数据集中列线图的观察和预测概率的校准曲线。
(E，I，M)训练和验证数据集中列线图的DCA曲线。
四：RNA加工相关预后特征相关基因的功能分析。
(A)基于风险评分相关mRNA的预先排序Pearson相关系数的风险评分标志基因集的GSEA。
(B)基于拓扑重叠以及指定的模块颜色的不同的前5000个mRNA的聚类树状图。
(C)模块-特质关系。每一行显示一个模块特征基因; 每一列对应一个临床特征。每个单元格包含相应的相关性(上数)和p值(下数)。
(D-F)棕色(D)，黄色(E)和绿松石(F)模块的标志基因集的功能富集分析。
五：鉴定RNA加工相关预后特征的表达和临床特征。
(A)热图显示10个预后相关的RNA加工因子的整个1079样本GC集的表达模式按照签名风险评分升序排序。
(B)10个预后相关的RNA加工因子在低风险组和高风险组之间的差异表达。P值通过Mann-Whitney检验获得。
(C)直方图显示TNM分期在低风险组和高风险组之间的分布。
(D)直方图显示五种不同的RNA加工模式在低风险组和高风险组之间的分布。
(E)HPA数据库中7个预后相关的RNA加工因子的蛋白质表达的免疫组织化学分析。
结论
总之，我们的研究强调了RNA加工基因在GC中的预后价值，并揭示了RNA加工相关的预后特征，以进一步改善具有明确TNM亚组的GC患者的预后预测。临床结果，遗传变异，途径激活，免疫异质性，剪接特征和药物反应特征的签名也确定。我们的研究结果为理解RNA加工的作用提供了基础，并指出RNA加工因子在GC中的潜在临床意义。
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