[發明專利]結腸腺癌的焦亡相關lncRNA預后模型及其構建方法和應用在審
| 申請號: | 202210252085.7 | 申請日: | 2022-03-15 |
| 公開(公告)號: | CN114627970A | 公開(公告)日: | 2022-06-14 |
| 發明(設計)人: | 陳永恒;譚裕瑩;盧禮卿;梁旭俊;李茂玉;陳主初 | 申請(專利權)人: | 中南大學湘雅醫院 |
| 主分類號: | G16B50/30 | 分類號: | G16B50/30;G16B5/00;G16H10/60;G16H70/60 |
| 代理公司: | 長沙智路知識產權代理事務所(普通合伙) 43244 | 代理人: | 張毅 |
| 地址: | 410008 湖*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 結腸 腺癌 相關 lncrna 預后 模型 及其 構建 方法 應用 | ||
本發明公開了一種結腸腺癌的焦亡相關lncRNA預后模型及其構建方法和應用,構建方法包括:S1、從TCGA數據庫獲取結腸腺癌的轉錄組數據、miRNA數據及患者臨床數據;S2、篩選得到DEmRNAs、DElncRNAs和DEmiRNAs;S3、根據數據庫篩選出焦亡相關mRNAs及相關聯的焦亡相關miRNAs和焦亡相關lncRNAs,構建焦亡相關ceRNA網絡;S4、將焦亡相關lncRNAs與臨床數據進行整合,進行單因素Cox回歸分析,得到與結腸腺癌生存相關的lncRNA;S5、根據LASSO回歸分析建立焦亡相關lncRNA預后模型。本發明實現通過焦亡相關lncRNA對結腸腺癌進行預后判定。
技術領域
本發明涉及腫瘤分子生物學和生物醫學檢測技術領域,尤其涉及一種結腸腺癌的焦亡相關lncRNA預后模型及其構建方法和應用。
背景技術
結直腸癌是臨床上常見的發生于結腸部位的消化系統惡性腫瘤,是第三大常見癌癥類型,也是全球癌癥相關死亡率的第二大原因。雖然現代研究能夠揭示結直腸癌的發病機制并提供增強的篩查策略,但結直腸癌的患病率仍在上升,嚴重威脅著人類健康。結腸腺癌是結腸癌最常見的病理類型,是一種涉及多病因、多階段、多基因的疾病。早期診斷的困難是影響結腸腺癌患者生存的主要因素之一,目前尚無有效的方法。焦亡是一種由gasdermin介導的炎癥性程序性細胞死亡方式,其特征是細胞腫脹、孔隙形成和大量炎癥因子的釋放,如IL-1β和IL-18。由于與先天免疫和疾病有關,因此越來越受到關注。焦亡通常由經典途徑和非經典途徑觸發。在過去的幾年里,越來越多的研究表明,焦亡參與了腫瘤的發生發展。腫瘤的主要治療策略是誘導細胞死亡,一些研究人員正試圖通過激活焦亡作用途徑來尋找新型的結腸腺癌靶向治療方法。
近年來,非編碼RNA(ncRNA)已被證實參與結腸癌的發生發展。眾所周知,ncRNA屬于一類轉錄本,不翻譯成蛋白質,但它們在多種細胞和生理過程中發揮重要作用。其中,長鏈非編碼RNA(lncRNA)是長度大于200個核苷酸的ncRNA,通常作為競爭性內源RNA(ceRNA)調節特異性miRNA的表達,進而靶向這些miRNA下游的分子。ceRNA假說揭示了一種RNA間相互作用的新機制。這些ceRNA分子(mRNA,lncRNA等)能夠通過miRNA應答元件(MRE)競爭結合相同的miRNA以達到調節彼此表達水平。事實上,lncRNA可以與RNA、DNA和蛋白質相互作用,形成RNA-RNA、RNA-DNA、RNA-蛋白復合物,通過多種機制調控基因表達,包括調控轉錄、mRNA穩定性和翻譯。同時,lncRNA也會影響染色質結構并調節基因表達。現已發現許多lncRNA的異常表達與結腸癌臨床病理有關。
然而,目前在結腸腺癌中還沒有焦亡相關lncRNA的研究,焦亡相關lncRNA對于有預測結腸腺癌的預后判定也沒有明確的參考標準。
發明內容
(一)要解決的技術問題
基于上述問題,本發明提供一種結腸腺癌的焦亡相關lncRNA預后模型及其構建方法和應用,lncRNA即預后分子標志物,解決結腸腺癌中還沒有焦亡相關lncRNA的研究,焦亡相關lncRNA對于預測結腸腺癌的預后判定也沒有明確的參考標準的問題,篩選出焦亡相關分子標志物,通過焦亡相關lncRNA對結腸腺癌進行預后判定,構建的預后模型為結腸腺癌患者的預后評估提供可靠的生物標志物,提高了對結腸腺癌患者預后的評估預測能力,并能有效識別具有預后高風險的結腸腺癌患者,實現早期干預,以此來改善患者預后。
(二)技術方案
基于上述的技術問題,本發明提供一種結腸腺癌的焦亡相關lncRNA預后模型構建方法,包括以下步驟:
S1、從TCGA數據庫獲取結腸腺癌的轉錄組數據、miRNA數據及患者臨床數據;
S2、從所述轉錄組數據中篩選得到差異表達mRNAs和差異表達lncRNAs,即DEmRNAs和DElncRNAs,從所述miRNA數據中篩選得到差異表達miRNAs,即DEmiRNAs;
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