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| 基于GEO数据库结合CT影像预测肺癌临床分期的分子标志物及其诊断预测模型的建立 |
| 欧阳锦 罗亭 余石群 黄邵鑫 汪鑫 |
| 南昌大学江西省预防医学重点实验室 九江学院基础医学院精准预防医学实验室 |
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摘要 目的基于高通量基因表达(GEO)数据库结合CT影像预测肺癌临床分期的分子标志物,并建立相应的诊断模型及预测列线图。方法从GEO数据库中获取小结节肺癌患者包括训练队列和验证队列的基因表达谱数据,按临床分期将2个队列分别分为2组:早期(Ⅰ期)组和中晚期(Ⅱ、Ⅲ期和Ⅳ期)组;分析2组基因的差异表达及功能富集;通过单因素分析筛选共差异基因后进行Logistic回归分析和ROC分析,并在训练队列中绘制诊断列线图。结果对训练队列和验证队列的差异分析分别获得161和437个差异基因,并筛选获得7个共差异表达基因(SLC16A14、LHX2、PRAME、ZNF257、SOX2、KCNJ16、GSTA1)。Logistic回归分析显示,高表达的ZNF257和低表达的SOX2、KCNJ16、GSTA1与中晚期肺癌显著相关(均P<0.05),以此四基因构建的模型灵敏度为83.3%,特异度为92.9%,建立的诊断列线图在小结节肺癌的恶性诊断预测中显示出极好的潜力。结论成功预测肺癌临床分期的4个分子标志物(ZNF257、SOX2、KCNJ16、GSTA1);以这4个差异表达基因可建立小结节肺癌诊断模型及诊断预测列线图;该诊断模型具有较好的特异度和灵敏度,列线图具有预测CT筛查小结节肺癌的潜能。
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| 关键词 ：
肺癌,
肺小结节,
高通量基因表达数据库,
CT影像,
诊断预测,
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| 基金资助:
国家自然科学基金(81660541)； 江西自然科学基金(20181BAB20506)； 中国博士后科学研究基金(2019M652334)；
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