基于GEO和TCGA數(shù)據(jù)庫胰腺癌生存相關(guān)基因的生物信息學(xué)分析

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摘要：目的 基于胰腺癌相關(guān)的高通量基因表達（GEO）和癌癥基因組圖譜（TCGA）數(shù)據(jù)，采用生存相關(guān)算法篩選并驗證參與胰腺癌患者生存的關(guān)鍵預(yù)后基因。方法 采用GEO數(shù)據(jù)庫2個胰腺癌基因芯片（Microarray）和TCGA數(shù)據(jù)庫胰腺癌轉(zhuǎn)錄組測序（RNA-seq）數(shù)據(jù)，利用Kaplan-Meier（KM）分析和Cox比例風(fēng)險模型進行生存相關(guān)基因的過濾并取目的基因交集；對交集基因進行多因素回歸分析與臨床相關(guān)性分析篩選預(yù)后相關(guān)基因；對預(yù)后相關(guān)基因進行通路富集分析和CIBERSORT免疫富集分析尋找其調(diào)控胰腺癌的潛在分子機制。（剩余16172字）