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J-GLOBAL ID：202002279708558424   整理番号：20A1280439

CIBERSORTに基づく乳癌浸潤性免疫細胞の割合とサブタイプ予後分析【JST・京大機械翻訳】

Predicting the proportion of breast cancer invasive immune cells based on CIBERSORT and subtype prognosis analysis

著者 (2件)： Yu Caiqun (云南民族大学 数学与計算机科学学院,云南 昆明,650500) ,  Pei Jingjing (云南民族大学 数学与計算机科学学院,云南 昆明,650500)
資料名： Yunnan Minzu Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Yunnan Minzu Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 29  号： 1  ページ： 78-83  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3253A  ISSN： 1672-8513  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 乳癌は現在女性に最もよく見られる癌であり、乳癌患者の治療過程において、浸潤性の免疫細胞の割合を確定することが最も薬物標的となり、患者の生存率を高め、乳癌患者の後続の治療と予後分析にとって重要な意義と価値を有する。デコンボリューションの目的は、複雑な組織から免疫細胞の割合情報を推測し、さらに腫瘍サンプル中の免疫細胞の浸潤状況を正確に描写することである。そのため、CIBERSORTデコンボリューションアルゴリズムを用いて、異なる免疫細胞が乳癌サンプルに占める割合を予測し、このデータに基づき、一致クラスター分析を用いて乳癌サンプルに対して亜型分類を行い、最後に分類の結果に従って予後分析を行った。結果:異なる亜型は腫瘍予後に対して顕著な差異があり(p値が0.0082,0.05)、CIBERSORTアルゴリズムと一致クラスター分析を用いて患者の予後分析にある程度の合理性があり、臨床診断及び治療に一定の助けを提供できた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *浸潤 ,  腫瘍 ,  デコンボリューション ,  女性 ,  生存率 ,  クラスタ分析 ,  *予後 ,  *乳房腫瘍
準シソーラス用語： 臨床診断 ,  p値 ,  合理性 ,  *免疫細胞 ,  創薬標的 ,  患者予後 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 臨床腫よう学一般  (GE03010Y)

タイトルに関連する用語 (8件)： 乳癌 ,  浸潤 ,  免疫細胞 ,  割合 ,  サブ ,  タイプ ,  予後 ,  分析