建模的精髓:可靠性>方法

总结:这篇文章构建模型的方法非常简单,门槛不高。 建模可以有很多角度:关键基因,诊断,复发风险,耐药,转移,预后等等等等 数据可以有多种维度:mRNA miRNA lncRNA,CNV,SNP,甲基化等等等等 要把更多的篇幅放在模型鲁棒性的检验上

老规矩,先放参考文献:https://clinicalepigeneticsjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13148-018-0574-0   

多说一句,Clin Epigenetics这个杂志在5-6分数段表现的非常稳定,大家可以到桑格助手去查一下。

这个杂志位于肿瘤学2区,肿瘤学和表观方向文章都可以收,这意味着什么?

如果是多组学的研究,工作量足够,可以考虑这个杂志啊

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研究背景:

DNA甲基化与卵巢癌的发生发展具有很高关联。

DNA甲基化作为生物标志物监测治疗反应和预测预后具有很高潜力。

CpG岛的特定子集的甲基化可能对特定的肿瘤发生过程有影响。

异常的DNA甲基化在肿瘤中通常发生并且是公认的致癌最早区别分子特性之一。

与其他分子标记相比,DNA甲基化具有多种优势(具体看原文)

分析流程:

1.数据选取:选取OSC患者TCGA 甲基化27K数据551个样本(我看了一下,现在一共有613个样本,作者剔除了一些样本)

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2.样本剔除标准:a.包含临床信息b.G1,GB和GX期的样本(一种肿瘤级别的划分,不同肿瘤分期称呼不同,不做深究 )

3.样本分组:前2/3作为训练集,后1/3作为验证集(基本等同于随机分组)

4.数据分析(R统计软件包(R版本3.4.4))

1.首先在训练数据集中进行单变量Cox比例风险分析以识别甲基化标记(P<0.05)  ,发现总共1630个DNA甲基化位点与患者的OS显着相关。

2.对这1282个DNA甲基化位点进行多变量Cox回归分析,进一步筛选得到5个甲基化位点的风险模型(g05254747,cg13652336,cg25123470,cg06038133和cg04907664)

进一步研究表明cg13652336,cg25123470和cg06038133的高甲基化水平与较高的风险相关,而cg05254747和cg04907664的低甲基化水平与较高的风险相关。

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这5个位点相对应的基因编号是SLC39A14,PREX2,KCNIP2,CORO6和EFNB1

3. 随后,使用AUC来检测和比较模型性能——五个DNA甲基化标记的AUC为0.715(P <0.001,95%CI 0.62-0.81)这表明五个DNA甲基化标记具有较高的敏感性和特异性

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4.年龄其实是卵巢癌预后风险的重要因素,把年龄考虑进去之后,再次评估5甲基化模型的性能:

根据初诊时的年龄将患者分为三组:≤50(N = 127,23.05%),51-60(N = 178,32.30%)和> 60(N = 246,44.65%)分析五-DNA甲基化标记在不同年龄患者中的临床效果。

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尽管不同组疾病进展不同,但是模型的性能仍然是令人满意的。

5.与过往的多种预后诊断标记相比较:

对比对象包含多mRNA模型,单甲基化模型,单基因模型和多基因模型

作者构建的5甲基化模型具有更好的稳定性和灵敏性

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总结:这篇文章构建模型的方法非常简单,门槛不高。

建模可以有很多角度:关键基因,诊断,复发风险,耐药,转移,预后等等等等

数据可以有多种维度:mRNA miRNA lncRNA,CNV,SNP,甲基化等等等等

要把更多的篇幅放在模型鲁棒性的检验上

  • 发表于 2020-03-25 16:13
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