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通过对癌症基因组图片(TCGA)数据库中转录组数据进行分析，筛选与膀胱尿路上皮癌相关的预后分子标签。
方法提取TCGA数据库中膀胱尿路上皮癌患者的临床数据以及膀胱尿路上皮癌和癌旁组织中的转录组数据，采用LASSO-Cox回归分析筛选膀胱尿路上皮癌预后相关的mRNA，并构建膀胱尿路上皮癌的预后分子标签。
结果首先筛选出膀胱尿路上皮癌和膀胱正常组织中差异表达基因8738个，经过单因素Cox分析得到2824个与膀胱尿路上皮癌预后相关的基因(P<0.05)，选取P<0.0001的mRNA 225个，进一步采用LASSO-Cox回归分析筛选出11个与膀胱尿路上皮癌预后相关的基因，分别为TPST1、ANXA1、LINC01138、AMIGO2、HOOK1、AC005730.2、KANK4、PEX5L、AL353572.1、CATSPER4、AL645939.1，最后联合这11个基因构建出膀胱尿路上皮癌的预后分子标签。利用分子标签基因构建的模型能将膀胱尿路上皮癌划分为高表达组和低表达组，绘制分子标签生存曲线及受试者工作特征(ROC)曲线，结果显示：分子标签表达水平与膀胱尿路上皮癌患者的预后有显著性关联，分子标签值越高，患者预后越差。
结论通过对TCGA数据库的分析，发现TPST1、ANXA1、LINC01138、AMIGO2、HOOK1、AC005730.2、KANK4、PEX5L、AL353572.1、CATSPER4、AL645939.1和AL645939.1对膀胱尿路上皮癌的预后有影响，且构建的分子标签表达水平与膀胱尿路上皮癌的预后有显著性关联。