目的分析m6A调节因子对膀胱癌(bladder cancer,BC)预后的影响,建立预后预测模型。方法从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库获取397例BC组织的高通量测序数据和对应的临床病理特征数据。在26个m6A调节因子中,采用单因...目的分析m6A调节因子对膀胱癌(bladder cancer,BC)预后的影响,建立预后预测模型。方法从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库获取397例BC组织的高通量测序数据和对应的临床病理特征数据。在26个m6A调节因子中,采用单因素Cox回归筛选预后相关的m6A调节因子,利用最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)Cox回归分析方法构建BC预后预测模型,比较高低风险组总生存期(overall survival,OS)、免疫检查点相关基因和靶向治疗相关基因表达的差异。通过基因集富集分析比较高低风险组中信号通路的富集情况,采用单样本基因富集分析(single sample gene set enrichment analysis,ssGSEA)和估计恶性肿瘤组织中基质和免疫细胞(estimation of stromal and immune cells in malignant tumors using expression data,ESTIMATE)法评估高低风险组免疫细胞浸润水平的差异。结果YTHDC1、IGF2BP3、LRPPRC、FTO和ALKBH3是BC独立的预后因素。利用LASSO Cox回归方法基于5个m6A调节因子建立BC预后预测风险模型,Kaplan-Meier分析结果提示高低风险组间OS存在显著差异(P<0.001),受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积为0.665。高风险组在趋化因子、NOD样受体、嘌呤代谢、丙酮酸代谢等信号通路富集,具有丰富的免疫细胞浸润特征,PD-L1、CTLA-4、EGFR和KRAS基因表达更高。结论本研究基于m6A调节因子构建的BC预后预测模型准确性较好,有助于临床上预后判断和分层个体化治疗。展开更多
目的通过文献计量学的方法分析基于Web of Science数据库虚拟现实技术在护理领域应用的现状及研究热点,为临床研究提供有价值的依据。方法借助计算机系统检索Web of Science核心合集数据库中收录的有关虚拟现实技术在护理领域应用的相...目的通过文献计量学的方法分析基于Web of Science数据库虚拟现实技术在护理领域应用的现状及研究热点,为临床研究提供有价值的依据。方法借助计算机系统检索Web of Science核心合集数据库中收录的有关虚拟现实技术在护理领域应用的相关文献,检索范围为2009-2018年通过文献计量学中引文分析的方法,利用Web of Science数据库的文献分析功能,对虚拟现实技术在护理领域应用的研究现状和研究热点进行分析。结果共检索出相关文献91篇,文献发表量总体呈逐年上升的趋势,研究方向集中在教育教学和肿瘤学方向,文献类型以期刊论文为主。美国发文量最多,中国排名第四。发文量最多的机构是美国的迈阿密大学、辛辛那提大学和莱特州立大学,中国发文量最多的机构是香港大学。发文量最多的作者是美国的Farra S。发文量最多的杂志是Clinical Simulation in Nursing。被引频次最高的杂志是美国的Journal of Pediatric Nursing。此领域全球关注的热点是护理教育和疼痛护理,我国在此基础上更关注其在心理护理中的应用。结论 2009-2018年虚拟现实技术在护理领域的应用研究逐渐加强,美国在此领域的研究实力最强,全球研究热点主要集中在护理教育与疼痛护理方面。展开更多
文摘目的分析m6A调节因子对膀胱癌(bladder cancer,BC)预后的影响,建立预后预测模型。方法从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库获取397例BC组织的高通量测序数据和对应的临床病理特征数据。在26个m6A调节因子中,采用单因素Cox回归筛选预后相关的m6A调节因子,利用最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)Cox回归分析方法构建BC预后预测模型,比较高低风险组总生存期(overall survival,OS)、免疫检查点相关基因和靶向治疗相关基因表达的差异。通过基因集富集分析比较高低风险组中信号通路的富集情况,采用单样本基因富集分析(single sample gene set enrichment analysis,ssGSEA)和估计恶性肿瘤组织中基质和免疫细胞(estimation of stromal and immune cells in malignant tumors using expression data,ESTIMATE)法评估高低风险组免疫细胞浸润水平的差异。结果YTHDC1、IGF2BP3、LRPPRC、FTO和ALKBH3是BC独立的预后因素。利用LASSO Cox回归方法基于5个m6A调节因子建立BC预后预测风险模型,Kaplan-Meier分析结果提示高低风险组间OS存在显著差异(P<0.001),受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积为0.665。高风险组在趋化因子、NOD样受体、嘌呤代谢、丙酮酸代谢等信号通路富集,具有丰富的免疫细胞浸润特征,PD-L1、CTLA-4、EGFR和KRAS基因表达更高。结论本研究基于m6A调节因子构建的BC预后预测模型准确性较好,有助于临床上预后判断和分层个体化治疗。
文摘目的通过文献计量学的方法分析基于Web of Science数据库虚拟现实技术在护理领域应用的现状及研究热点,为临床研究提供有价值的依据。方法借助计算机系统检索Web of Science核心合集数据库中收录的有关虚拟现实技术在护理领域应用的相关文献,检索范围为2009-2018年通过文献计量学中引文分析的方法,利用Web of Science数据库的文献分析功能,对虚拟现实技术在护理领域应用的研究现状和研究热点进行分析。结果共检索出相关文献91篇,文献发表量总体呈逐年上升的趋势,研究方向集中在教育教学和肿瘤学方向,文献类型以期刊论文为主。美国发文量最多,中国排名第四。发文量最多的机构是美国的迈阿密大学、辛辛那提大学和莱特州立大学,中国发文量最多的机构是香港大学。发文量最多的作者是美国的Farra S。发文量最多的杂志是Clinical Simulation in Nursing。被引频次最高的杂志是美国的Journal of Pediatric Nursing。此领域全球关注的热点是护理教育和疼痛护理,我国在此基础上更关注其在心理护理中的应用。结论 2009-2018年虚拟现实技术在护理领域的应用研究逐渐加强,美国在此领域的研究实力最强,全球研究热点主要集中在护理教育与疼痛护理方面。
