【摘 要】
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[目的]基于单细胞测序筛选胶质母细胞瘤特征基因并构建预后模型。[方法]分析GEO数据库单细胞RNA测序数据集GSE84465，筛选出GBM细胞分化相关的差异基因。下载TCGA数据库GBM的基因表达谱和临床数据，采用Lasso回归、Cox回归分析筛选出特征基因构建预后模型，根据独立预后因素构建列线图，GSE83300作为外部验证集。基于风险评分中位数将患者分组，比较两组生存差异。[结果]通过scRN
【机 构】
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华中科技大学同济医学院附属同济医院肿瘤科
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（81772680）；
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[目的]基于单细胞测序筛选胶质母细胞瘤特征基因并构建预后模型。[方法]分析GEO数据库单细胞RNA测序数据集GSE84465，筛选出GBM细胞分化相关的差异基因。下载TCGA数据库GBM的基因表达谱和临床数据，采用Lasso回归、Cox回归分析筛选出特征基因构建预后模型，根据独立预后因素构建列线图，GSE83300作为外部验证集。基于风险评分中位数将患者分组，比较两组生存差异。[结果]通过scRNA-seq得到492个分化差异基因，经过回归分析得到基于6个基因（PLAUR、RARRES2、G0S2、MDK、SERPINE2、CD81）的预后模型。其1、3、5年ROC曲线下面积均大于0.7;KM分析显示高低风险组预后存在差异（P＜0.001）,GSE83300验证结果与TCGA一致。多因素Cox回归分析表明年龄和风险评分可以作为独立影响因素（P＜0.01）;C-Index（0.679）、校准图显示列线图预测模型有良好的拟合度。GSEA分析示高低风险组差异基因集参与细胞因子受体相互作用、抗原处理与提呈等通路。[结论]由PLAUR、RARRES2、G0S2、MDK、SERPINE2、CD81构建的模型能够预测GBM患者预后。
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