易学版m6A：肾癌预后和机制分析

N6-甲基腺嘌呤相关长链非编码RNA对卵巢癌患者预后的预测价值及免疫功能分析尚美芳;李娜;闫佳乐【期刊名称】《癌症进展》【年(卷),期】2024(22)7【摘要】目的研究N6-甲基腺嘌呤(m6A)相关长链非编码RNA(lncRNA)对卵巢癌预后的预测价值及免疫功能分析。

方法通过癌症基因组图谱(TCGA)数据库获取卵巢癌患者转录组数据及临床数据,采用相关性分析筛选出与m6A共表达的lncRNA。

通过Cox回归分析、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)分析及随机森林模型确定构建预后风险评估模型的m6A相关lncRNA,利用受试者工作特征(ROC)曲线、Kaplan-Meier生存曲线、主成分分析(PCA)、Cox回归分析、列线图验证模型的预后价值及独立性。

采用免疫相关性分析探究模型与免疫治疗的关系。

采用实时定量聚合酶链反应验证卵巢癌细胞中m6A相关lncRNA的表达。

结果共得到4个m6A相关lncRNA(AL138820.1、AC019080.1、AC007637.1、RFX3-AS1),其中,AL138820.1、AC007637.1高表达是卵巢癌患者预后的危险因素(HR﹥1),而RFX3-AS1高表达是卵巢癌患者预后的保护因素(HR﹤1)。

卵巢癌患者预后影响因素分析结果显示,风险评分、年龄及肿瘤分期均为卵巢癌患者预后的独立影响因素(P﹤0.05)。

构建列线图用于预测卵巢癌患者1、3、5年总生存率,该列线图的校准曲线在实际观测值和预测值之间表现出很高的准确性。

实时定量逆转录聚合酶链反应结果显示,与人正常卵巢细胞株IOSE80比较,卵巢癌细胞系SKOV3中AL138820.1、AC019080.1、AC007637.1表达升高,RFX3-AS1表达降低,差异均有统计学意义(P﹤0.05)。

结论本研究确定了卵巢癌中4个m6A相关lncRNA并构建了验证稳健的风险模型。

该模型具有一定预测预后及免疫功能的价值,为基于m6A的卵巢癌早期诊断及治疗提供新的思路。

《乳腺癌m6A相关lncRNA预后风险模型的建立及预测价值分析》篇一一、引言乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率持续上升。

近年来，随着分子生物学和基因组学研究的深入，越来越多的研究开始关注乳腺癌的分子机制和预后预测模型。

本文旨在建立基于m6A相关长非编码RNA（lncRNA）的乳腺癌预后风险模型，并对其预测价值进行分析。

二、文献综述随着高通量测序技术的发展，lncRNA在乳腺癌中的研究逐渐增多。

m6A是RNA上的一种常见修饰，与多种生物学过程密切相关。

近年来，越来越多的研究表明，m6A修饰的lncRNA在乳腺癌的发生、发展和预后中发挥重要作用。

因此，研究m6A相关lncRNA对于乳腺癌的预后预测具有重要意义。

三、材料与方法本研究收集了乳腺癌患者的临床资料和基因表达数据，包括m6A相关lncRNA的表达水平。

采用生物信息学方法，对数据进行预处理、差异表达分析、功能富集分析和互作网络构建等。

基于m6A相关lncRNA的表达水平，建立乳腺癌预后风险模型，并采用统计学方法对模型的预测价值进行分析。

四、结果1. 差异表达分析：通过比较乳腺癌组织和正常组织中m6A相关lncRNA的表达水平，发现多种lncRNA在乳腺癌中存在显著差异表达。

2. 功能富集分析：通过GO和KEGG富集分析，发现这些差异表达的lncRNA主要参与细胞增殖、凋亡、侵袭和转移等生物学过程。

3. 互作网络构建：通过分析lncRNA与mRNA、miRNA等分子的互作关系，构建了乳腺癌相关的互作网络。

4. 预后风险模型建立：基于m6A相关lncRNA的表达水平，采用机器学习算法建立乳腺癌预后风险模型。

该模型能够准确预测乳腺癌患者的预后风险。

5. 预测价值分析：通过对比模型预测结果与患者实际预后情况，发现模型具有较高的预测准确性。

同时，该模型还能够根据患者的个体特征进行精细化预测，为临床治疗提供参考依据。

五、讨论本研究建立了基于m6A相关lncRNA的乳腺癌预后风险模型，并对其预测价值进行了分析。

《m6A相关的lncRNA在前列腺癌中预后模型的构建与分析》篇一摘要：本文旨在构建基于M6A（N-甲基腺嘌呤）相关的长链非编码RNA（lncRNA）在前列腺癌中的预后模型，并通过深入的分析和统计方法验证模型的预后效能。

研究采用先进的高通量测序技术及生物信息学方法，综合患者的临床资料和lncRNA表达谱，从而建立起前列腺癌患者预后的预测模型。

分析结果表明，该模型对前列腺癌患者的预后具有较高的预测价值，为临床诊断和治疗提供了新的思路和方向。

一、引言前列腺癌是男性最常见的恶性肿瘤之一，其发病率逐年上升。

近年来，随着对基因组学和表观遗传学研究的深入，M6A修饰及其相关lncRNA在癌症发生、发展中的作用逐渐成为研究热点。

本研究通过分析M6A相关的lncRNA在前列腺癌中的表达情况，旨在构建一个能够预测前列腺癌患者预后的模型，为临床诊断和治疗提供新的策略。

二、材料与方法1. 研究对象选取某三甲医院收治的前列腺癌患者作为研究对象，收集其临床资料及组织样本。

2. 实验方法（1）采用高通量测序技术检测前列腺癌组织中M6A相关的lncRNA表达谱；（2）结合患者临床资料，分析lncRNA表达与患者预后的关系；（3）利用生物信息学方法，构建预后模型；（4）通过交叉验证和独立样本验证，评估模型的稳定性和预测效能。

三、结果1. M6A相关的lncRNA表达谱分析通过高通量测序，我们发现M6A相关的lncRNA在前列腺癌组织中存在明显的表达差异。

其中，某些lncRNA的表达与患者预后密切相关。

2. 预后模型构建基于M6A相关的lncRNA表达数据及患者临床资料，我们利用生物信息学方法构建了前列腺癌患者预后的预测模型。

该模型包括多个lncRNA的表达水平及临床参数，如年龄、肿瘤大小等。

3. 模型验证与分析（1）交叉验证：通过对训练集进行多次交叉验证，评估模型的稳定性和预测效能。

结果表明，模型具有较高的稳定性和预测准确性。

（2）独立样本验证：为进一步验证模型的预测效能，我们收集了独立的前列腺癌患者样本进行验证。

基于TCGA数据库分析m6A调节因子甲基化修饰对肺腺癌预后的影响吴启飞;张冬【期刊名称】《河北医科大学学报》【年(卷),期】2024(45)3【摘要】目的通过生物信息学分析探究m6A甲基化调节因子在肺腺癌中的表达及预后。

方法通过TCGA数据库下载516例肺腺癌患者的转录组数据及其临床数据,使用R软件分析比较肺腺癌组织和癌旁组织中20个m6A甲基化调节因子的表达差异,并通过单变量Cox回归分析进行生存分析。

通过Consensus Cluster Plus R非监督类的方法进行m6A聚类生存分析。

结果16个m6A甲基化调节因子在肺腺癌中差异表达,其中有5个m6A甲基化调节因子(IGF2BP1、IGF2BP3、HNRNPC、RBMX、YTHDC2)与肿瘤分期、7个m6A甲基化调节因子(IGF2BP1、IGF2BP3、HNRNPC、RBMX、METTL3、YTHDF2、METTL14)与T期和2个m6A甲基化调节因子(IGF2BP3、YTHDC2)与N期显著相关。

Cox回归分析结果表明6个m6A甲基化调节因子(IGF2BP1、IGF2BP2、IGF2BP3、HNRNPA2B1、HNRNPC、RBM15)是影响肺腺癌患者预后的独立危险因素。

结论m6A甲基化调节因子与肺腺癌进展有关,6个m6A甲基化调节因子可以作为预测肺腺癌患者预后的潜在生物标志物。

【总页数】7页(P271-277)【作者】吴启飞;张冬【作者单位】内蒙古科技大学包头医学院第一附属医院呼吸及危重症科【正文语种】中文【中图分类】R734.2【相关文献】1.m6A甲基化调节因子影响口腔鳞状细胞癌生存预后的生物信息学分析2.基于TCGA数据库探索KDM5c通过影响RNA m6A修饰调控结肠癌预后机制3.肺腺癌m6A甲基化调控因子相关预后风险模型的构建及临床意义4.基于数据库挖掘乳腺癌m6A甲基化关键调控因子及其与临床病理和预后的关系因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

表观遗传学是对可逆、可遗传表型的研究，其不涉及核DNA序列的变化。

尽管尚未确定表观遗传学的全部范围，但通常将其定义为化学修饰，主要包括DNA和RNA甲基化、组蛋白修饰、非编码RNA 修饰和染色质重排。

在表观遗传修饰中，DNA甲基化和组蛋白修饰已得到很好的研究。

例如，DNA中的5-甲基胞嘧啶甲基化影响了许多肿瘤中的基因表达。

近年来，甲基化药物例如去甲基化药物地西他滨和阿扎胞苷的研究取得了重大进展，这为治疗临床疾病提供了新的策略。

除了DNA和组蛋白甲基化外，表观遗传调控的另一个水平，RNA甲基化，在过去十年中已经成为生物科学中的热门话题。

常见的RNA甲基化位点包括5-甲基胞嘧啶（m5C），7-甲基鸟苷（m7G），m1G，m2G，m6G，N 1-甲基腺苷（m1A）和m6A。

m5C修饰可促进剪接和翻译。

第一个或第二个密码子的m1G、m2G和m1A修饰会抑制蛋白质合成，而tRNA m7G甲基化是mRNA翻译成蛋白质所必需的。

m6A是各种RNA修饰中最常见的，在癌症发病机理中具有关键作用。

代谢通过LC-MS技术提供整体（global）甲基化检测技术服务。

m6A甲基化在生物体中已经鉴定出100多种RNA的化学修饰，包括mRNA，rRNA，tRNA，snRNA和snoRNA。

其中，m6A是大多数真核生物mRNA中最丰富的修饰并涉及RNA生命周期的几乎所有阶段，包括RNA转录、翻译和降解。

m6A在哺乳动物中分离出的RNA中约有0.1–0.4％的腺苷被修饰[ 16 ]。

整个转录组研究表明，m6A修饰可能影响哺乳动物细胞各个转录组中的7000多个mRNA。

m6A修饰富集在mRNA终止密码子附近的3' UTR，并具有RRACH的共有序列（R = G或A；H = A，C或U）（图1）。

在大多数真核物种（从酵母，植物和果蝇到哺乳动物）和病毒mRNA中，高度保守的m6A广泛存在，并且在转录后mRNA加工和代谢中起着关键的调节作用。

第47卷第2期2021年3月吉林大学学报（医学版）Journal of Jilin University（Medicine Edition）Vol.47No.2Mar.2021DOI：10.13481/j.1671⁃587Ⅹ·20210225基于m6A调节基因表达水平对子宫内膜癌免疫浸润及其预后影响的生物信息学分析郑兰1,2,朴松哲3,徐然1,王馨悦1,王艺璇1,林贞花1,杨洋1（1.延边大学医学院病理学教研室吉林省科技厅妇科肿瘤生物信息学重点实验室，吉林延吉133002；2.温州医科大学附属台州医院妇产科，浙江临海317005；3.温州医科大学附属台州医院泌尿外科，浙江临海317005）［摘要］目的目的：通过生物信息学工具探讨20个m6A调节基因在子宫内膜癌（UCEC）组织中的表达水平并筛选与预后有关的核心基因，阐明核心基因与免疫浸润程度的关系。

方法方法：利用肿瘤基因组图谱（TCGA）数据库下载符合本研究要求的547例UCEC和35例癌旁组织中m6A调节基因的转录组数据、临床病理指标和生存期数据；利用基因表达汇编（GEO）数据库下载GSE17025芯片数据，包含81例UCEC样本和12例正常子宫内膜样本。

利用基因表达分析工具（GEO2R）和R软件筛选差异表达的m6A调节基因，进一步对差异表达基因（DEGs）进行生存分析和独立预后分析，选取与UCEC患者总体生存期（OS）关联最强的DEGs作为核心基因；应用STRING数据库构建蛋白互作（PPI）网络，采用R软件对DEGs进行相关性分析；利用UALCAN数据库分析核心基因表达水平与UCSC不同临床病理学指标的关联性；应用肿瘤免疫评估资源（TIMER）数据库和基因表达谱数据动态分析（GEPIA）数据库研究核心基因与肿瘤免疫浸润程度及免疫浸润标记物的相关性；利用Kaplan-Meier Plotter数据库基于免疫细胞亚组中核心基因的表达水平进行生存分析。

临床分析肾细胞癌患者的肿瘤大小与预后关系肾细胞癌（Renal Cell Carcinoma，RCC）是起源于肾小管上皮细胞的一种恶性肿瘤，其发生率逐年增加。

肿瘤的大小在临床上被视为一个重要的指标，与患者的预后紧密相关。

本文将对肾细胞癌患者的肿瘤大小与预后关系进行分析。

一、肾细胞癌的分类与特点肾细胞癌可以分为多个类型，其中最常见的是肾透明细胞癌（Clear Cell Renal Cell Carcinoma，ccRCC），占肾细胞癌的大部分。

其他类型包括乳头状肾细胞癌（Papillary Renal Cell Carcinoma，pRCC）、集合管癌（Collecting Duct Carcinoma，CDC）等。

肾细胞癌通常具有以下特点：（1）多数患者没有明显症状；（2）可发生在一个或两个肾脏；（3）早期多无症状，晚期可能出现腹部疼痛、血尿、乏力等症状；（4）易发生肺、骨、肝等器官的转移。

二、肿瘤大小与预后的关系肾细胞癌的预后与肿瘤的大小密切相关，一般来说，肿瘤越大，预后越差。

肿瘤大小对于临床医生判断患者的预后和制定合理的治疗方案具有重要的指导意义。

1. Tumor-Node-Metastasis（TNM）分期系统TNM分期系统是肿瘤分类与分期的国际通用标准，被广泛应用于肾细胞癌的分期和预后判断。

其中，T分期标准反映了肿瘤的大小，即肿瘤直径的测量。

根据TNM分期系统，肾细胞癌的T分期标准如下：- T1期：肿瘤直径小于或等于7厘米；- T2期：肿瘤直径大于7厘米但小于或等于10厘米；- T3期：肿瘤直径大于10厘米；- T4期：肿瘤侵犯邻近结构或侵犯腹膜。

2. 肿瘤大小与预后关系的研究大量的研究表明，肾细胞癌的肿瘤大小与患者的预后密切相关。

肿瘤越大，患者的生存率越低，复发率越高。

一项研究回顾性地分析了200例接受手术切除的患者，结果发现，肿瘤直径大于10厘米的患者相较于小于7厘米的患者，其5年生存率显著降低。

《m6A相关的lncRNA在前列腺癌中预后模型的构建与分析》篇一摘要：本文旨在探讨m6A相关的长链非编码RNA（lncRNA）在前列腺癌中的预后价值，构建预后模型并进行分析。

通过生物信息学分析、实验验证及统计学方法，我们确定了与前列腺癌预后密切相关的m6A修饰的lncRNA，并构建了有效的预后模型。

该模型为前列腺癌的早期诊断、治疗及预后评估提供了新的思路和方法。

一、引言前列腺癌是男性最常见的恶性肿瘤之一，其发病机制复杂，涉及多种基因和分子机制的交互作用。

近年来，长链非编码RNA （lncRNA）在肿瘤发生发展中的作用逐渐受到关注。

m6A是一种常见的RNA修饰方式，与lncRNA的表达和功能密切相关。

因此，研究m6A相关的lncRNA在前列腺癌中的预后价值，对于提高前列腺癌的诊断和治疗水平具有重要意义。

二、材料与方法1. 实验材料收集前列腺癌患者临床样本，包括肿瘤组织和正常组织样本。

同时收集患者的临床资料，包括年龄、病理分型、肿瘤大小等。

2. 生物信息学分析利用生物信息学方法，对m6A修饰的lncRNA进行筛选和鉴定。

通过高通量测序等技术，分析m6A修饰的lncRNA在前列腺癌组织中的表达情况。

3. 实验方法采用实时荧光定量PCR、Western blot等实验方法，验证m6A修饰的lncRNA在前列腺癌细胞中的表达及功能。

4. 统计分析利用SPSS等统计软件，对实验数据进行统计分析，评估m6A相关的lncRNA与前列腺癌患者预后的关系。

三、结果1. 生物信息学分析结果通过生物信息学分析，我们鉴定了与前列腺癌密切相关的m6A修饰的lncRNA。

这些lncRNA在前列腺癌组织中的表达与正常组织相比存在显著差异。

2. 实验验证结果实时荧光定量PCR、Western blot等实验方法验证了m6A修饰的lncRNA在前列腺癌细胞中的表达及功能。

这些lncRNA的表达水平与前列腺癌患者的临床病理特征及预后密切相关。

《m6A相关的lncRNA在前列腺癌中预后模型的构建与分析》篇一一、引言前列腺癌（Prostate Cancer, PCa）是全球男性最常见的恶性肿瘤之一，近年来发病率呈现逐年上升的趋势。

在前列腺癌的诊断与治疗中，准确的预后判断是临床决策的重要依据。

目前，许多研究者已经开始将M6A修饰（N6-甲基腺苷酸化）的lncRNA （长链非编码RNA）纳入研究范围，以期为前列腺癌的预后提供新的预测模型。

本文旨在构建基于M6A相关的lncRNA的预后模型，并对其进行深入分析。

二、背景知识及理论基础M6A修饰是mRNA转录后的一种常见修饰形式，影响RNA 的稳定性和翻译效率。

近年来，越来越多的研究表明，M6A修饰与肿瘤的发生、发展密切相关。

而lncRNA作为一类重要的转录调控因子，在肿瘤中发挥着重要作用。

因此，M6A修饰的lncRNA可能成为肿瘤诊断和预后的重要标志物。

三、材料与方法本研究采用公共数据库中的前列腺癌相关数据，包括基因表达数据、临床信息等。

首先，通过生物信息学方法筛选出与M6A 修饰相关的lncRNA；然后，采用统计方法对筛选出的lncRNA进行生存分析，找出与前列腺癌预后相关的lncRNA；最后，构建基于这些lncRNA的预后模型，并对其预测能力进行评估。

四、实验结果1. M6A相关的lncRNA筛选：通过生物信息学分析，我们成功筛选出了一批与M6A修饰相关的lncRNA。

2. 生存分析：对这些lncRNA进行生存分析后，我们发现某些lncRNA的表达与前列腺癌患者的预后密切相关。

例如，高表达某lncRNA的患者总体生存期较短，而低表达该lncRNA的患者则具有较好的预后。

3. 预后模型构建：基于上述筛选出的与预后相关的lncRNA，我们构建了预后模型。

该模型能够根据患者的lncRNA表达情况，预测其预后情况。

4. 模型评估：通过交叉验证和独立数据集验证，我们发现该预后模型具有较好的预测能力。

《乳腺癌m6A相关lncRNA预后风险模型的建立及预测价值分析》篇一一、引言乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率居高不下。

随着医学研究的深入，越来越多的分子标志物被发现与乳腺癌的预后密切相关。

近年来，长链非编码RNA （lncRNA）在乳腺癌中的研究逐渐受到关注。

m6A是一种常见的RNA修饰方式，与lncRNA的表达和功能密切相关。

本研究旨在建立乳腺癌m6A相关lncRNA预后风险模型，并分析其预测价值。

二、材料与方法1. 材料本研究收集了乳腺癌患者的临床资料、病理信息及m6A相关lncRNA表达数据。

所有患者均经过病理学确诊为乳腺癌，并进行了相应的治疗。

2. 方法（1）数据预处理：对收集到的m6A相关lncRNA表达数据进行标准化、质量控制等预处理。

（2）特征选择：采用生物信息学方法，结合m6A修饰和lncRNA功能，筛选与乳腺癌预后相关的特征基因。

（3）建立模型：采用机器学习方法，建立乳腺癌m6A相关lncRNA预后风险模型。

（4）模型评估：采用交叉验证、ROC曲线等方法评估模型的预测性能。

三、结果1. 特征选择结果通过生物信息学方法，我们筛选出与乳腺癌预后相关的m6A 修饰的lncRNA特征基因。

这些基因在乳腺癌组织中表达水平与正常组织相比存在显著差异。

2. 模型建立与评估我们采用机器学习方法建立了乳腺癌m6A相关lncRNA预后风险模型。

该模型能够根据患者的m6A修饰的lncRNA表达水平，预测患者的预后风险。

通过交叉验证，我们发现该模型的预测性能良好，具有较高的准确性和稳定性。

此外，我们还采用了ROC 曲线对模型进行了评估，结果显示该模型的AUC值较高，说明其具有较好的预测价值。

3. 预测价值分析我们将建立的预后风险模型应用于实际临床数据，发现该模型能够有效地预测乳腺癌患者的预后风险。

与传统的临床病理学指标相比，该模型具有更高的预测准确性，有助于医生为患者制定更个性化的治疗方案。

《m6A相关的lncRNA在前列腺癌中预后模型的构建与分析》篇一一、引言前列腺癌（Prostate Cancer, PCa）是全球男性最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率逐年上升。

随着医学研究的深入，越来越多的研究表明，m6A（N6-甲基腺嘌呤）相关的长链非编码RNA（Long Non-Coding RNA, lncRNA）在肿瘤发生和发展中起到重要作用。

本文旨在探讨m6A相关的lncRNA在前列腺癌中预后模型的构建及其分析，以期为前列腺癌的早期诊断和治疗提供新的思路和方法。

二、材料与方法1. 材料本研究收集了前列腺癌患者的临床病理资料，包括患者的年龄、性别、肿瘤大小、病理类型等。

同时，收集了正常前列腺组织和前列腺癌组织的样本。

2. 方法（1）RNA提取与测序：从正常和肿瘤组织中提取RNA，进行测序以获得lncRNA的表达谱。

（2）生物信息学分析：通过生物信息学方法分析测序结果，筛选出与m6A相关的lncRNA。

（3）构建预后模型：基于筛选出的lncRNA，结合患者的临床病理资料，构建预后模型。

（4）模型验证：通过独立样本验证模型的预测能力。

三、结果1. lncRNA表达谱分析通过RNA测序，我们获得了正常和肿瘤组织中lncRNA的表达谱。

与正常组织相比，前列腺癌组织中存在一系列差异表达的lncRNA。

2. m6A相关lncRNA的筛选通过生物信息学分析，我们筛选出与m6A相关的lncRNA。

这些lncRNA在前列腺癌组织中的表达与肿瘤的恶性程度、转移和预后密切相关。

3. 预后模型的构建与验证基于筛选出的m6A相关lncRNA，我们结合患者的临床病理资料，构建了预后模型。

该模型可以预测前列腺癌患者的生存期和复发风险。

通过独立样本验证，该模型的预测能力良好，具有较高的准确性和可靠性。

四、讨论本研究表明，m6A相关的lncRNA在前列腺癌的发病和发展过程中起到重要作用。

通过构建预后模型，我们可以更好地评估前列腺癌患者的预后情况，为早期诊断和治疗提供新的思路和方法。

《m6A相关的lncRNA在前列腺癌中预后模型的构建与分析》篇一一、引言前列腺癌（Prostate Cancer, PCa）是全球男性最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率逐年上升。

早期诊断和预后评估对于前列腺癌的治疗和患者生存率的提高具有重要意义。

近年来，随着生物信息学和基因组学的发展，长链非编码RNA（Long Non-Coding RNA, lncRNA）在肿瘤发生发展中的作用逐渐受到关注。

其中，N6-甲基腺苷（m6A）修饰的lncRNA在多种癌症中表现出重要的生物学功能。

本研究旨在构建基于m6A相关的lncRNA在前列腺癌中的预后模型，并对其进行分析。

二、材料与方法1. 样本收集本研究共收集了100例前列腺癌患者的临床样本，包括肿瘤组织和配对正常组织。

所有患者均经过病理学诊断确诊为前列腺癌，并具有详细的临床资料。

2. RNA提取与测序采用RNA提取试剂盒提取肿瘤组织和正常组织中的RNA，并进行m6A修饰的lncRNA测序。

测序数据经过质量评估和预处理后，用于后续分析。

3. 数据分析与模型构建利用生物信息学方法对测序数据进行差异表达分析、功能富集分析和互作网络分析。

通过统计学方法筛选出与前列腺癌预后相关的m6A修饰的lncRNA，并构建预后模型。

三、结果1. m6A修饰的lncRNA表达谱分析通过测序和数据分析，我们得到了前列腺癌组织和正常组织中m6A修饰的lncRNA表达谱。

差异表达分析显示，在前列腺癌组织中，大量m6A修饰的lncRNA表达异常，其中部分lncRNA 表达上调，部分表达下调。

2. 前列腺癌预后相关m6A修饰的lncRNA筛选通过统计学分析，我们筛选出与前列腺癌预后相关的m6A修饰的lncRNA。

这些lncRNA在前列腺癌患者中的表达水平与患者的临床病理特征和预后密切相关。

3. 预后模型构建与分析基于筛选出的m6A修饰的lncRNA，我们构建了前列腺癌预后模型。

该模型通过分析患者肿瘤组织中这些lncRNA的表达水平，预测患者的预后情况。

m6a分子亚型
m6A分子亚型是指m6A甲基化分子的不同类型。

在泛癌患者生存的研究中，m6A亚型和泛癌患者的总生存率（OS）、无进展间期（PFI）、无病生存率（DSS）、风险比率（HR）有相关性。

其中，亚型1的中位生存时间最长，亚型3最短，亚型2介于两者之间。

m6A亚型可有效对患者的生存进行分层。

此外，后续作者对肿瘤微环境（TME）细胞浸润的单样本基因进行富集分析（ssGSEA），发现亚型1的TME浸润程度最高，亚型3的TME浸润程度最低。

以上内容仅供参考，建议查阅关于m6A分子亚型的资料、文献，或者咨询生物学家，以获取更准确的信息。

《乳腺癌m6A相关lncRNA预后风险模型的建立及预测价值分析》篇一一、引言乳腺癌作为全球范围内女性最常见的恶性肿瘤之一，其预后和治疗一直是医学界关注的焦点。

近年来，随着生物信息学和基因组学的发展，非编码RNA（ncRNA）在乳腺癌中的研究逐渐成为热点。

其中，长链非编码RNA（lncRNA）与乳腺癌的预后风险密切相关。

本文旨在探讨m6A相关lncRNA在乳腺癌预后风险模型中的建立及其预测价值分析。

二、研究背景m6A是一种常见的RNA修饰方式，参与调控基因的表达和剪接。

近年来，越来越多的研究表明，m6A修饰与乳腺癌的发生、发展及预后密切相关。

而lncRNA作为基因组中一类重要的非编码RNA，其表达水平与乳腺癌的预后风险紧密相关。

因此，探讨m6A相关lncRNA在乳腺癌预后风险模型中的价值具有重要意义。

三、方法本研究采用生物信息学和基因组学技术，对乳腺癌患者组织样本进行m6A相关lncRNA的检测和表达分析。

通过高通量测序技术，获取m6A相关lncRNA的表达谱数据，并结合临床病理资料，建立乳腺癌预后风险模型。

同时，采用统计学方法对模型进行验证和预测价值分析。

四、结果1. m6A相关lncRNA表达谱分析通过对乳腺癌患者组织样本进行高通量测序，我们获得了m6A相关lncRNA的表达谱数据。

结果表明，在乳腺癌组织中，部分m6A相关lncRNA的表达水平显著高于正常组织。

这些lncRNA可能参与乳腺癌的发生、发展过程。

2. 乳腺癌预后风险模型的建立根据m6A相关lncRNA的表达水平及临床病理资料，我们建立了乳腺癌预后风险模型。

该模型能够根据患者的lncRNA表达水平和临床特征，预测患者的预后风险。

3. 模型预测价值分析通过对模型进行统计学验证，我们发现该模型具有较高的预测价值。

在乳腺癌患者中，该模型能够准确预测患者的预后风险，为临床治疗提供参考依据。

同时，该模型还能为乳腺癌的早期诊断、个体化治疗和预后评估提供有力支持。

肾细胞癌的预后指标分析与诊断方法研究肾细胞癌是一种常见的肾脏恶性肿瘤，也是泌尿系统较为常见的肿瘤之一。

虽然随着医疗技术的发展和临床治疗手段的不断更新，肾细胞癌的发病率明显降低了，但是仍有很多人患上了这种病。

因此，对肾细胞癌进行系统的分析，找到预后指标并研究出诊断方法，对于患者的早期治疗、生命质量保证都至关重要。

首先，我们先介绍一下肾细胞癌的基本信息。

肾细胞癌是一种起源于肾小管上皮细胞的恶性肿瘤，通常生长在肾脏的皮质层，是常见的肾脏肿瘤之一。

肾细胞癌的发病率随着年龄的增加而增高，男性患病率高于女性，而且是男性肿瘤发病率中排名第8位的肿瘤。

肾细胞癌的主要诱因是许多曝露于有害物质中的职业人群、尼古丁、肥胖、高血压、血缘因素、遗传因素等。

然后我们来谈一下肾细胞癌的预后指标。

肾细胞癌的预后较好，但是发现病变后及早治疗很重要。

对于肾细胞癌患者的预后而言，诊断、分期以及手术治疗等因素都需要被考虑进去。

发现病变后，经过综合评估患者的情况，医生需要给出下一步治疗方案。

其中，病理分期是评估肾细胞癌患者的一项非常重要的临床指标。

对于肾细胞癌的病理分期，目前国际上认为，通过第7版TNM分期（International Union Against Cancer, UICC, 2010）可以更好地为开展治疗和预后评估提供基础。

根据它，临床医生可以据此为患者提供合理治疗方案，评估患者的预后，设计长期随访计划。

及时和准确地评估患者的病情，可以提高肾细胞癌患者的生存率和治疗效果。

此外，肾细胞癌的诊断方法也是非常重要的。

在现代医学中，肿瘤的早期诊断是非常重要的，肾细胞癌也不例外。

肾细胞癌的诊断离不开影像学检查和病理学检查。

常见的影像学检查方法有B超、CT、MRI等。

在日常临床工作中，超声检查是用来初步筛查肾脏领域内的病变的重要检查方式之一，通常是肾脏或腹部的B超检查仪。

CT成像是对肾脏恶性肿瘤成像最常用的方法之一，CT检查可以检测到绝大多数的肾癌。

专利名称：m6A关键基因及风险模型预测肾上腺皮质腺癌预后的应用
专利类型：发明专利
发明人：曹科,金一,王占旺,何东
申请号：CN202110162181.8
申请日：20210205
公开号：CN112725455A
公开日：
20210430
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明的研究表明，m6A基因可相互形成模块对肾上腺皮质腺癌预后直接产生影响，并可通过调控免疫评分、以及诸多肿瘤免疫浸润细胞（巨噬细胞、树突状细胞、自然杀伤细胞等）比例间接影响肿瘤微环境。

因此，我们挑选出m6A关键分子，并通过LASSO Cox回归模型确立并构建了基于8基因标签（包括
METTL14,ZC3H13,FTO,YTHDF1,YTHDF3,HNRNPA2B1,LRPPRC,ELAVL1）。

该模型相比临床分期有更好的临床预测价值，ROC高达0.9，并在多个验证组中具有相同的结果。

因此，该模型在肾上腺皮质腺癌的个体化治疗试剂中具有潜在临床价值。

申请人：中南大学湘雅三医院
地址：410013 湖南省长沙市桐梓坡路138号中南大学湘雅三医院
国籍：CN
代理机构：长沙优企知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：刘佳芳
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m6A修饰相关的长链非编码RNA对肾透明细胞癌预后和免疫治疗的研究白洋洋;郭依琳;陈瑞廷;孙继建【期刊名称】《医学研究杂志》【年(卷),期】2024(53)4【摘要】目的探究与N6-甲基腺嘌呤(m6A)相关的长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)对肾透明细胞癌(renal clear cell carcinoma,ccRCC)预后和免疫治疗的特征。

方法通过TCGA数据库下载532例ccRCC患者组织和72例正常肾组织的转录组数据和临床特征数据,利用共表达和单因素COX回归分析筛选与预后和m6A相关的lncRNA。

基于预后和m6A相关的lncRNA的表达进行聚类分析,分析两种聚类分型与免疫检查点程序性死亡配体1(programmed death-ligand 1,PD-L1)和细胞毒性T淋巴细胞相关抗原-4(cytotoxic T lymphocyte-associated antigen-4,CTLA-4)表达的相关性。

构建LASSO COX回归风险预后模型,验证其临床应用价值,利用ESTIMATE方法比较ccRCC肿瘤微环境的差异,免疫表观评分(immunophenoscore,IPS)预测ccRCC对免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitor,ICI)的敏感度。

结果通过共表达和单因素COX回归分析筛选出29个与预后和m6A相关的lncRNA,大多数在ccRCC组织中表达上调,而COL18A1-AS1、AC007066.2和AC018752.1则表达下调。

通过聚类分析将532例ccRCC组织样本分为cluster1组和cluster2组,cluster2组预后更差,PD-L1和CTLA4表达更高。

利用LASSO COX回归算法确定8个与预后和m6A相关的lncRNA,建立ccRCC风险预后模型,该模型在不同临床特征中均有较好的预测价值。

m6A修饰对卵巢癌发生发展的作用及其作为潜在治疗靶点的
价值探讨
龙宇浩;郑博豪;周圣涛
【期刊名称】《中国癌症防治杂志》
【年(卷),期】2024(16)2
【摘要】卵巢癌是全球妇科癌症相关死亡的第二大原因,严重威胁着妇女的生命健康。

由于缺乏特定的早期症状,卵巢癌通常在诊断时已为晚期,患者5年总生存率较低。

N6‐甲基腺苷(N6‐methyladenosine,m6A)修饰是哺乳动物RNA中最常见的表观遗传修饰。

近年来多项研究表明,m6A修饰及其相关修饰调控因子在卵巢癌患者中异常表达,可能在卵巢癌发生、进展、转移和化疗耐药方面起关键作用。

m6A 修饰及其相关调控因子可能成为卵巢癌早期预测和预后评估标志物,有望为卵巢癌的诊治提供新的方向。

【总页数】5页(P238-242)
【作者】龙宇浩;郑博豪;周圣涛
【作者单位】四川大学华西第二医院妇产科;出生缺陷与相关妇儿疾病教育部重点实验室(四川大学);江南大学无锡医学院
【正文语种】中文
【中图分类】R737.31
【相关文献】
1.生姜对卵巢癌发生作用的有效活性成分及其潜在基因靶点
2.基于网络药理学探讨红芪的活性成分、作用靶点及潜在治疗价值
3.m6A修饰在结直肠肿瘤发生发展中的研究进展及潜在治疗价值
4.m6A甲基化修饰在类风湿关节炎发生发展中的作用
5.mRNA m6A甲基化修饰在2型糖尿病发生发展中的作用机制研究进展
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