%0 Journal Article
%A 李健
%A 梁玉娜
%T 乳腺癌基于蛋白表达的风险预后模型构建和6种关键蛋白的鉴定
%D 2021
%R 10.3969/j.issn.2097-0005.2021.10.001
%J betway必威登陆网址
（betway.com
）学报
%P 721-728
%V 42
%N 10
%X <sec><title>目的 - betway必威登陆网址</title>
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<script type="text/javascript" src="/js/jquery.3.0.0.min.bc.js"></script><p>通过开发蛋白质组学签名，优化对乳腺癌患者预后的评估。</p></sec><sec><title>方法</title>
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<script type="text/javascript" src="/js/jquery.3.0.0.min.bc.js"></script><p>分别从TCPA和TCGA数据库下载879名乳腺癌患者样本的蛋白质表达谱和临床信息，进行单变量Cox回归、lasso回归和多变量Cox回归分析以鉴定预后蛋白质建立预后模型，然后对预后模型蛋白进行差异表达及生存分析，对模型风险评分进行预测性能分析，并对与预后模型蛋白相关的所有蛋白进行分析。</p></sec><sec><title>结果</title>
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<script type="text/javascript" src="/js/jquery.3.0.0.min.bc.js"></script><p>通过TCPA数据库中的224个蛋白质，我们构建了包含CASPASE7CLIVEDD198、NFKBP65_pS536、PCADHERIN、P27、X4EBP1_pT70、EIF4G等 6个蛋白的预后模型，根据风险评分中位值将患者分为两组，总生存率差异有统计学意义。单因素和多因素Cox回归分析表明，该风险评分是患者的独立预后因素（<i>P </i>&lt; 0.001）。此外，应用列线图及ROC对预测模型的预测性能进行了展示。蛋白质相互作用关系显示，蛋白质CASPASE7CLEAVEDD198、PCADHERIN、X4EBP1_pT70和EIF4G与其他蛋白质表现出较明显的相关性（<i>P </i>&lt; 0.001）。</p></sec><sec><title>结论</title>
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<script type="text/javascript" src="/js/jquery.3.0.0.min.bc.js"></script><p>6个关键蛋白可能是乳腺癌治疗的新靶点，蛋白质风险模型可用于预测乳腺癌患者的预后。</p></sec>
%U http://xuebao.sdfmu.edu.cn/CN/10.3969/j.issn.2097-0005.2021.10.001