《Table 1.Information on 21 candidate miRNAs associated with OS of breast cancer patients.*Derived fr

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《基于TCGA数据库筛选乳腺癌不良预后相关mi RNAs及风险评估》

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HR:hazard ratio

风险分层和ROC曲线表明ten-miRNA标签在预测乳腺癌患者总生存期方面表现良好。对于我们研究中的1176名患者，我们能够计算基于ten-miRNA表达的生存风险评分，并将其分为高风险组（n=538）或低风险组（n=538），根据中位数风险评分（图2A）。基于ten-miRNA的两组Tekaplan-Meier总生存曲线显著不同（log-rank P=0<0.001），高风险预后差（图2B）。通过计算ROC曲线的AUC来评估ten-miRNA特征的预后能力。AUC越高表示模型性能越好，并且超过0.70的AUC被认为是良好的性能。在我们的研究中，ROC曲线分析的AUC值为0.712（图2C），表明ten-miRNA特征模型在预测乳腺癌患者存活风险方面具有良好的灵敏度和特异性。