Identification of subtype-specific genes signature by WGCNA for prognostic prediction in diffuse type gastric cancer.
Identification of subtype-specific genes signature by WGCNA for prognostic prediction in diffuse type gastric cancer.
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WGCNA 鉴定亚型特异性基因特征用于弥漫型胃癌的预后预测
DOI：
10.18632/aging.103743
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发表时间：
2020-09-11
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Xin L
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhou Q;Zhou LQ;Li SH;Yuan YW;Liu L;Wang JL;Wu DZ;Wu Y;Xin L
背景：胃癌是一种常见的恶性肿瘤，由于其高度异质性，对治疗反应不佳。本研究旨在识别与弥漫型胃癌相关的关键基因，并构建一个有效的预后模型。
结果：我们利用癌症基因组图谱（TCGA）中每百万转录本（TPM）表达数据进行加权基因共表达网络分析（WGCN），以找出与弥漫型胃癌相关的模块。将最小绝对收缩和选择算子（LASSO）与多因素Cox回归相结合，建立了弥漫型胃癌的10个特定基因风险评分模型。该模型在TCGA数据集中获得了一致性指数（0.97）、相应的受试者工作特征曲线下面积（AUC）（1年：0.98；3年：1；5年：1）以及高低风险组的生存差异（p = 2.84e - 10）。在独立队列GSE15459和GSE62254中观察到中等预测性能。以高低风险组为表型的基因集富集分析（GSEA）结果表明肿瘤相关通路存在差异表达。
结论：因此，我们构建了一个可靠的弥漫型胃癌预后模型，这将有利于临床治疗决策。
Background: Gastric cancer is a common malignancy and had poor response to treatment due to its strong heterogeneity. This study aimed to identify essential genes associated with diffuse type gastric cancer and construct a powerful prognostic model. Results: We conducted a weighted gene co-expression network analysis (WGCN) using transcripts per million (TPM) expression data from The Cancer Genome Atlas (TCGA) to find out the module related with diffuse type gastric cancer. Combining Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) with multi-cox regression, the 10 specific genes risk score model of diffuse type gastric cancer was established. The concordance index (0.97), the area under the respective ROC curves (AUCs) (1-years: 0.98; 3-years: 1; 5-years: 1) and survival difference of high- and low risk groups (p=2.84e-10) of this model in TCGA dataset were obtained. The moderate predicting performance was observed in the independent cohort of GSE15459 and GSE62254. The results of the gene set enrichment analysis (GSEA) using high-and low risk group as phenotype indicated differential expression of tumor-related pathways. Conclusion: Thus, we constructed a reliable prognostic model for diffuse type gastric cancer, which should be beneficial for clinical therapeutic decision-making.
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影响因子：
14.9
作者：
Colaprico A;Silva TC;Olsen C;Garofano L;Cava C;Garolini D;Sabedot TS;Malta TM;Pagnotta SM;Castiglioni I;Ceccarelli M;Bontempi G;Noushmehr H
通讯作者：
Noushmehr H
DOI：
10.1111/apm.1965.64.1.31
发表时间：
1965-01-01
期刊：
ACTA PATHOLOGICA ET MICROBIOLOGICA SCANDINAVICA
影响因子：
--
作者：
LAUREN, P
通讯作者：
LAUREN, P
影响因子：
2.7
作者：
Liu, Danqi;Zhou, Boting;Liu, Rangru
通讯作者：
Liu, Rangru
影响因子：
4.3
作者：
Orditura, Michele;Galizia, Gennaro;De Vita, Ferdinando
通讯作者：
De Vita, Ferdinando
影响因子：
3.5
作者：
Zhang, Li;Kang, Wenquan;Zou, Baicang
通讯作者：
Zou, Baicang