Resumen

Antecedentes y objetivo. El carcinoma de células renales es uno de los principales tumores malignos del aparato genitourinario, que afecta gravemente a la salud humana. Se cree que la expresión desregulada de proteínas de unión a ARN (RBP) está implicada en la progresión de muchos cánceres. Sin embargo, el papel de las RBPs en el carcinoma de células renales claras (ccRCC) aún no está claro. Métodos. Se descargaron los datos de secuenciación de ARN de ccRCC de la base de datos del Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA) y se identificaron RBPs expresadas de forma diferente en distintos tejidos. En este estudio, utilizamos la bioinformática para analizar la expresión y el valor pronóstico de las RBPs; a continuación, realizamos un análisis funcional y construimos una red de interacción de proteínas para ellas. También se seleccionaron algunas RBPs relacionadas con el pronóstico del ccRCC. Finalmente, basándonos en las RBPs identificadas, construimos un modelo de pronóstico que puede predecir el riesgo de enfermedad y el tiempo de supervivencia de los pacientes. Además, se utilizaron los datos de la base de datos de la HPA para su verificación. Resultados. En nuestro experimento, obtuvimos 539 muestras de ccRCC y 72 controles normales. En el análisis posterior, se obtuvieron 87 RBP regulados al alza y 38 regulados a la baja. Además, se seleccionaron 9 genes relacionados con el pronóstico de los pacientes, a saber, RPL36A, THOC6, RNASE2, NOVA2, TLR3, PPARGC1A, DARS, LARS2 y U2AF1L4. Además, construimos un modelo de pronóstico basado en estos genes y trazamos la curva ROC. Esta curva ROC funcionó bien en el juicio y la evaluación. También se elaboró un nomograma que puede juzgar la duración de la vida del paciente. Conclusiones. En conclusión, hemos identificado RBPs diferencialmente expresadas en ccRCC y llevado a cabo una serie de estudios de investigación en profundidad, cuyos resultados pueden proporcionar ideas para el diagnóstico de ccRCC y la investigación de nuevos fármacos dirigidos.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:RBPs, ccRCC, carcinoma de células renales, curva ROC, modelo pronóstico, Atlas del Genoma del Cáncer, estudios de investigación en profundidad, principales tumores malignos, red de interacción de proteínas, ARN
• Keywords:RBPs, ccRCC, renal cell carcinoma, ROC curve, prognostic model, Cancer Genome Atlas, depth research studies, main malignant tumors, protein interaction network, RNA