《表2 多变量COX回归得到的8个与OS显着相关的Cp G位点》

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《基于DNA甲基化的分子亚型可预测肝细胞癌患者的预后》

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聚类5包含大量的样本和最多的特异性甲基化位点（图6），并且预后良好，因此选择它作为种子聚类。多变量Cox回归用于构建肿瘤预后风险模型并发现8个预后相关的甲基化位点：cg05489143、cg09600437、cg19165652、cg19569208、cg22732432、cg22958262、cg24153171、cg25455598 （表2），由它们构建的风险模型可用于预后评估。获得的肿瘤预后风险模型是：风险评分=4.98*cg05489143-21.18*cg09600437+3.50*cg19165652+459*cg19569208+11.08*cg22732432+5.07*cg22958262-1.6.02*cg24153171+4.75*cg25455598。此外，根据上述模型计算的中位风险评分截止值，共有204例患者被分为高风险组（n=101）和低风险组（n=102），LIHC的高低风险与甲基化程度的关系如图7，可以看到随着风险评分的增高，高风险组的生存时间虽然没有明显下降，但是死亡率明显升高。基于高、低风险分组采用Kaplan-Meier方法绘制生存曲线（图8A），高低风险两组的预后差异具有显著统计学意义（P<0.001）。同时，ROC曲线的AUC值为0.822 （图8B），提示该模型可以很好地预测患者的存活率。