Suppr超能文献

长链非编码 RNA 和信使 RNA 特征可预测胶质母细胞瘤的预后。

lncRNA and mRNA signature for prognosis prediction of glioblastoma.

机构信息

Department of Radiology, Zhongnan Hospital of Wuhan University, Wuhan University, Wuhan, PR China.

Department of Laboratory Medicine, Zhongnan Hospital of Wuhan University, Wuhan University, Wuhan, PR China.

出版信息

Future Oncol. 2020 May;16(13):837-848. doi: 10.2217/fon-2019-0538. Epub 2020 Apr 6.

Abstract

We aimed to find out potential novel biomarkers for prognosis of glioblastoma (GBM). We downloaded mRNA and lncRNA expression profiles of 169 GBM and five normal samples from The Cancer Genome Atlas and 129 normal brain samples from genotype-tissue expression. We use R language to perform the following analyses: differential RNA expression analysis of GBM samples using 'edgeR' package, survival analysis taking count of single or multiple gene expression level using 'survival' package, univariate and multivariate Cox regression analysis using Cox function plugged in 'survival' package. Gene ontology and Kyoto encyclopedia of genes and genomes pathway analysis were performed using FunRich tool online. We obtained differentially DEmRNAs and DElncRNAs in GBM samples. Most prognostically relevant mRNAs and lncRNAs were filtered out. 'GPCR ligand binding' and 'Class A/1' are found to be of great significance. In short, our study provides novel biomarkers for prognosis of GBM.

摘要

我们旨在寻找胶质母细胞瘤(GBM)预后的潜在新型生物标志物。我们从癌症基因组图谱下载了 169 个 GBM 和 5 个正常样本的 mRNA 和 lncRNA 表达谱,以及基因型组织表达的 129 个正常脑组织样本。我们使用 R 语言执行以下分析:使用 'edgeR' 包对 GBM 样本进行差异 RNA 表达分析,使用'survival' 包根据单个或多个基因表达水平进行生存分析,使用 Cox 函数在'survival' 包中进行单变量和多变量 Cox 回归分析。基因本体论和京都基因与基因组百科全书通路分析使用在线 FunRich 工具进行。我们在 GBM 样本中获得了差异表达的 DEmRNAs 和 DElncRNAs。过滤掉了大多数预后相关的 mRNAs 和 lncRNAs。'GPCR 配体结合'和'Class A/1'被发现具有重要意义。总之,我们的研究为 GBM 的预后提供了新的生物标志物。

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