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Identification of an extracellular vesicle-related gene signature in the prediction of pancreatic cancer clinical prognosis.
Bioscience Reports ( IF 3.8 ) Pub Date : 2020-11-10 , DOI: 10.1042/bsr20201087
Dafeng Xu 1 , Yu Wang 2 , Kailun Zhou 1 , Jincai Wu 1 , Zhensheng Zhang 1 , Jiachao Zhang , Zhiwei Yu 1 , Luzheng Liu 1 , Xiangmei Liu 1 , Bidan Li 1 , Jinfang Zheng 1
Affiliation  

Although Extracellular vesicles (EVs)in body fluid have been considered to be ideal biomarkers for cancer diagnosis and prognosis, it is still difficult to distinguish EVs derived from tumor tissue and normal tissue. Therefore, the prognostic value of tumor- specific EVs was evaluated through related molecules in pancreatic tumor tissue. NA sequencing data of pancreatic adenocarcinoma(PAAD) were acquired from The Cancer Genome Atlas(TCGA) and International Cancer Genome Consortium(ICGC). EV-related genes in pancreatic cancer were obtained from exoRBase. Protein-protein interaction (PPI) network analysis was used to identify modules related to clinical stage. CIBERSORT was used to assess the abundance of immune and non-immune cells in the tumor microenvironment. A total of 12 PPI modules were identified, and the 3-PPI-MOD was identified based on the randomForest package. The genes of this model are involved in DNA damage and repair and cell membrane-related pathways. The independent external verification cohorts showed that the 3-PPI-MOD can significantly classify patient prognosis. Moreover, compared with the model constructed by pure gene expression, the 3-PPI-MOD showed better prognostic value. The expression of genes in the 3-PPI-MOD had a significant positive correlation with immune cells. Genes related to the hypoxia pathway were significantly enriched in the high-risk tumors predicted by the 3-PPI-MOD. External databases were used to verify the gene expression in the 3-PPI-MOD. The 3-PPI-MOD had satisfactory predictive performance and could be used as a prognostic predictive biomarker for pancreatic cancer.

中文翻译:

鉴定胰腺癌临床预后中的细胞外囊泡相关基因标记。

尽管体液中的细胞外囊泡(EVs)被认为是癌症诊断和预后的理想生物标志物,但仍然难以区分源自肿瘤组织和正常组织的EVs。因此,通过胰腺肿瘤组织中的相关分子评估了肿瘤特异性电动汽车的预后价值。胰腺腺癌(PAAD)的NA测序数据来自癌症基因组图谱(TCGA)和国际癌症基因组协会(ICGC)。胰腺癌中与EV相关的基因是从exoRBase获得的。蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析用于确定与临床阶段相关的模块。CIBERSORT用于评估肿瘤微环境中免疫细胞和非免疫细胞的丰度。总共确定了12个PPI模块,并根据randomForest软件包确定了3-PPI-MOD。该模型的基因参与DNA损伤和修复以及细胞膜相关途径。独立的外部验证队列显示,3-PPI-MOD可以显着分类患者的预后。此外,与纯基因表达构建的模型相比,3-PPI-MOD具有更好的预后价值。3-PPI-MOD中基因的表达与免疫细胞显着正相关。与低氧途径相关的基因在3-PPI-MOD预测的高危肿瘤中显着丰富。使用外部数据库验证3-PPI-MOD中的基因表达。3-PPI-MOD具有令人满意的预测性能,可以用作胰腺癌的预后预测生物标志物。该模型的基因参与DNA损伤和修复以及细胞膜相关途径。独立的外部验证队列显示,3-PPI-MOD可以显着分类患者的预后。此外,与纯基因表达构建的模型相比,3-PPI-MOD具有更好的预后价值。3-PPI-MOD中基因的表达与免疫细胞显着正相关。与低氧途径相关的基因在3-PPI-MOD预测的高危肿瘤中显着丰富。使用外部数据库验证3-PPI-MOD中的基因表达。3-PPI-MOD具有令人满意的预测性能,可以用作胰腺癌的预后预测生物标志物。该模型的基因参与DNA损伤和修复以及细胞膜相关途径。独立的外部验证队列显示,3-PPI-MOD可以显着分类患者的预后。此外,与纯基因表达构建的模型相比,3-PPI-MOD具有更好的预后价值。3-PPI-MOD中基因的表达与免疫细胞显着正相关。与低氧途径相关的基因在3-PPI-MOD预测的高危肿瘤中显着丰富。使用外部数据库验证3-PPI-MOD中的基因表达。3-PPI-MOD具有令人满意的预测性能,可以用作胰腺癌的预后预测生物标志物。独立的外部验证队列显示,3-PPI-MOD可以显着分类患者的预后。此外,与纯基因表达构建的模型相比,3-PPI-MOD具有更好的预后价值。3-PPI-MOD中基因的表达与免疫细胞显着正相关。与低氧途径相关的基因在3-PPI-MOD预测的高危肿瘤中显着丰富。使用外部数据库验证3-PPI-MOD中的基因表达。3-PPI-MOD具有令人满意的预测性能,可以用作胰腺癌的预后预测生物标志物。独立的外部验证队列显示,3-PPI-MOD可以显着分类患者的预后。此外,与纯基因表达构建的模型相比,3-PPI-MOD具有更好的预后价值。3-PPI-MOD中基因的表达与免疫细胞显着正相关。与低氧途径相关的基因在3-PPI-MOD预测的高危肿瘤中显着丰富。使用外部数据库验证3-PPI-MOD中的基因表达。3-PPI-MOD具有令人满意的预测性能,可以用作胰腺癌的预后预测生物标志物。3-PPI-MOD显示出更好的预后价值。3-PPI-MOD中基因的表达与免疫细胞显着正相关。与低氧途径相关的基因在3-PPI-MOD预测的高危肿瘤中显着丰富。使用外部数据库验证3-PPI-MOD中的基因表达。3-PPI-MOD具有令人满意的预测性能,可以用作胰腺癌的预后预测生物标志物。3-PPI-MOD显示出更好的预后价值。3-PPI-MOD中基因的表达与免疫细胞显着正相关。与低氧途径相关的基因在3-PPI-MOD预测的高危肿瘤中显着丰富。使用外部数据库验证3-PPI-MOD中的基因表达。3-PPI-MOD具有令人满意的预测性能,可以用作胰腺癌的预后预测生物标志物。
更新日期:2020-11-13
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