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基于基因表达谱分析的胃癌诊断及预后相关长链非编码RNA谱识别及鉴定
目的：筛选可靠的胃癌诊断及预后相关长链非编码RNA(lncRNA)谱，建立基于lncRNA谱的胃癌预后风险评分系统。方法：下载4个已发表的胃癌cDNA芯片数据集，对训练集GSE63089采用6种不同分类器筛选得到胃癌相关lncRNA谱，十字交叉验证及ROC曲线评估其诊断价值。在测试集(GSE27342， GSE38749和GSE50710)中验证模型的稳定性。经随机森林算法进一步筛选得到胃癌预后相关lncRNA，基于此建立胃癌风险评分，进而与性别、年龄等参数行单因素及多因素Cox回归。GSEA分析揭示胃癌预后相关lncRNA 的生物学功能。后，通过7株胃癌细胞株、胃上皮永生化细胞株GES-1及30对胃癌组织以qRT-PCR法检测胃癌预后相关lncRNA在体内外的表达水平及对胃癌的诊断能力。结果：经训练集GSE63089筛选，得到35个具诊断胃癌价值的lncRNA；十字交叉验证显示6种分类器基于35个lncRNA诊断胃癌的准确率分别为90%、87%、89%、88%、89%和92%；3种线性分类器(CC、DLDA和SVM)ROC曲线的AUC分别为0.957，0.961和0.986。验证集中诊断胃癌的准确率同样可达70~100%，证明模型的稳定性。随机森林算法进一步筛选出5个与胃癌预后相关的lncRNA(AK001094、AK024171、AK093735、BC003519和NR_003573)，基于其表达值建立胃癌预后风险评分。该评分系统对预后判断的AUC值为0.732；单因素及多因素分析发现，风险评分是胃癌预后的独立风险因素[单因素分析，HR =2.718，95% CI,1.452~5.090]；多因素分析，HR =5.249，95% CI,1.718-16.034]。GSEA分析显示，5个lncRNA主要参与细胞粘附等信号通路。体内外实验验证发现，AK093735、BC003519及NR_003573在胃癌中表达上调(P<0.05)，而AK001094、AK024171则表达下调(P<0.05)，与芯片结果一致；5个lncRNA诊断胃癌的AUC值分别为0.693、0.745、0.896、0.769和0.845，5者联合诊断的AUC值为0.958。结论：LncRNA谱可以作为胃癌诊断及预后的可靠标志物，但其具体生物学机制尚待进一步研究证实。
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羧甲司坦片通用型近红外定量分析模型的建立及建模样本的选取
目的:建立羧甲司坦片快速定量分析模型,并探讨近红外定量分析模型中校正集样本数的选择,提高模型的预测能力.方法:收集全国19家生产企业共140批羧甲司坦片样品,采集近红外光谱图,以聚类分析法分别将总样本集分成120类、115类、111类、106类、102类、96类、91类、86类、81类、76类、71类、66类、61类、57类、52类、47类和42类,从每一类中选出一个样本作为训练集,逐一建立模型,利用OPUS光谱软件中定量2方法选择优建模参数,建立羧甲司坦片通用型定量分析模型,并进行方法学验证.结果:选取61个样本建立羧甲司坦片定量模型,模型交叉验证均方根误差(RMSECV)为1.17％,检验集验证均方根误差(RMSEP)为1.08％,相关系数为0.995;模型能够快速准确预测片剂中羧甲司坦的质量分数,范围为22.28％～85.15％.结论:选取合适数量的样本作为模型的校正集,可有效提高模型预测能力;本文所建立的羧甲司坦片通用型快速定量分析模型准确度好,耐用性强.
