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第42卷第10期 马牧溪，张发财，王明生，等. 基于TCGA数据库的肾透明细胞癌miRNA预后模型的构建及
2022年10月 蛋白互作网络分析［J］. 南京医科大学学报（自然科学版），2022，42（10）：1376-1386 ·1379 ·

2.3 预后风险模型的评估 后分析，结果显示在单因素独立预后分析中年龄、分
根据 miRNA 的表达量将患者分为高表达组和 级、分期、风险评分可以作为独立预后因子，在多因素
低表达组，生存差异分析显示 miR⁃21⁃5p 低表达有 独立预后分析中年龄、分期、风险评分可以作为独立预
利于患者生存，miR⁃1251⁃5p 和 miR⁃885⁃5p 高表达 后因子。而风险评分在单因素和多因素的独立预后分
有利于患者生存，但miR⁃885⁃5p患者10年后的生存 析中P均 < 0.001，说明该模型可以独立于其他临床
期无明显差异，总体上两组存在明显的生存差异 因素，作为ccRCC患者的独立预后因子（图4A、B）。
（P < 0.001，图2A~C）。然后根据Cox模型公式所计 2.4 miRNA和mRNA综合分析
算的风险值将Train组、Test组和所有样本分为高风 2.4.1 miRNA靶基因的预测及调控网络的构建
险组和低风险组，进行生存差异分析并绘制生存曲 首先在 miRDB、miRTarBase、TargetScan 中共同
线，结果显示在 Train 组、Test 组和所有样本中低风 取交集进行靶基因预测，结果显示hsa⁃miR⁃21⁃5p有
险组患者的生存时间明显优于高风险组，两组差异 150 个靶基因；hsa⁃miR⁃885⁃5p 有 10 个靶基因；而
具有统计学意义（P < 0.001，图2D~F）。 miR⁃1251⁃5p 有 5 个靶基因。绘制 miRNA 靶基因的
绘制 1、3、5 年生存分析的 ROC 曲线结果显示， 韦恩图（图5A~C）。构建miRNA调控网络并对结果
Train 组的 ROC 曲线下面积分别为 0.698、0.712、 进行可视化（图6）。
0.654；Test 组 的 ROC 曲 线 下 面 积 分 别 为 0.690、 2.4.2 靶基因的GO功能注释和KEGG富集分析
0.590、0.645；所有样本的 ROC 曲线下面积分别为 GO 富 集 分 析 主 要 分 为 生 物 过 程（biological
0.695、0.646、0.649（图 3A~C）。患者的生存状态图 process，BP）、细胞组分（cellular component，CC）、分
显示从左到右随着患者风险的增大，患者的生存时 子功能（molecular function，MF）3 大类，其中靶基因
间逐步下降，死亡人数逐渐增多，患者的生存率逐 在BP上主要富集在肾单位上皮和肾单位的发育、肾
步下降（图 3D~F）。说明该模型预测 ccRCC 患者生 小管和肾脏上皮的发育（图 7A），在 CC 方面主要富
存期具有一定的准确性。 集在突触后密度、不对称突触、突触后专业化、谷氨
根据排除标准共排除11例临床数据后（分级未知 酸能突触、神经元到神经元突触等（图7B），而在MF
的8例和分期未知的3例）进行单因素和多因素独立预 中主要富集金属离子跨膜转运蛋白活性、受体配体

A B C
1.0 hsa⁃miR⁃21⁃5p高表达组 1.0 hsa⁃miR⁃21⁃5p高表达组 1.0 hsa⁃miR⁃21⁃5p高表达组
hsa⁃miR⁃21⁃5p低表达组 hsa⁃miR⁃21⁃5p低表达组 hsa⁃miR⁃21⁃5p低表达组
0.8 0.8 0.8
生存率 0.6 生存率 0.6 生存率 0.6

0.4
0.4
0.4
0.2 0.2 0.2
P < 0.001 P < 0.01 P < 0.01
0 0 0
0 2 4 6 8 10 12 0 2 4 6 8 10 12 0 2 4 6 8 10 12
时间（年） 时间（年） 时间（年）
D E F
1.0 1.0 1.0
高风险组 高风险组 高风险组
低风险组 低风险组 低风险组
0.8 0.8 0.8
生存率 0.6 生存率 0.6 生存率 0.6
0.4
0.4
0.4
0.2 0.2 0.2
P < 0.01 P < 0.01 P < 0.001
0 0 0
0 2 4 6 8 10 12 0 2 4 6 8 10 0 2 4 6 8 10 12
时间（年） 时间（年） 时间（年）
A：has⁃miR⁃21⁃5p生存曲线；B：has⁃miR⁃1251⁃5p生存曲线；C：has⁃miR⁃885⁃5p生存曲线；D：Train组的风险生存曲线；E：Test组的风险生存
曲线；F：所有患者样的品风险生存曲线（横坐标为生存时间，单位为年，纵坐标为生存概率）。
图2 模型内miRNA和风险分组的生存曲线
Figure 2 Survival curves for within⁃model miRNAs and risk groups