结合生物信息学分析建立前列腺癌预后风险预测模型

摘要

目的基于公共数据库构建前列腺癌的预后风险预测模型。方法下载TCGA数据库中前列腺癌相关数据及GEO数据库的GSE104131数据集,对GSE104131测序数据进行加权基因共表达网络分析,得到关联前列腺癌(PCa)组织最高的关键模块,并与TCGA测序数据取交集,获得交集基因表达矩阵,进而对其表达量进行差异比较,最后对差异基因进行单因素和多因素cox回归分析,构建前列腺癌的预后风险预测模型,并对模型进行验证。结果加权基因共表达网络分析(WGCNA)分析获得棕色模块为关键模块,差异表达基因共有200个,单因素cox回归分析获得16个与总生存率高度相关的潜在基因,多因素cox回归分析获得4个与PCa患者预后相关的基因,且构建了一个四基因风险预测模型。结论本研究构建的模型对前列腺癌高低风险人群有较好的生存预测能力,为PCa预后风险的研究提供了基础,可为PCa的治疗提供新的方向。