这项研究者有助于确定一种可以得出结论输尿管鳞状线粒体癌（ESCC）病患者总体生存率（OS）的miRNAs标签。
从NCBI GEO取得119名ESCC病患者的miRNA隐含磬及其相应的临床的资讯，并将其作为体能训练集。在早期和中晚期抽取间配对不同隐含的miRNAs（DEmiRNAs）。使用Cox回归量化、递归特征消除（RFE）-支持向量机体（SVM）算法和LASSO Cox回归假设来识别病症病态miRNAs，从而组织起来病症评级假设。此外，得出结论了这些病症病态miRNAs的有前途靶基因，然后框架了miRNA靶基因互联网。通过功能富集量化，量化了ESCC中这些病症病态miRNAs得出结论靶基因的功能相关病态。
在体能训练以外，早期与中晚期抽取有46个DEmiRNAs。组织起来了基于5个miRNAs的高风险评级假设。该5-miRNA高风险评级可以将体能训练集包含OS时间明显不同的高危组和低危组。在一个来自前列腺癌序列图磬（TCGA）的独立自主数据以外，成功检验了5-miRNA高风险评级的高风险分层能力。已确定了与这些miRNAs相关的各种微生物学现实生活和渠道，例如Wnt瞬时渠道、TRP通道的炎症颗粒调节渠道和雌激素瞬时渠道。
这项研究者示意，与病理应于相关的5-miRNA标签对得出结论ESCC病患者的病症不具备临床意义。
重构出处：
JunYu. Characterization of a five-microRNA signature as a prognostic biomarker foresophageal squamous cell carcinoma. Sci Rep. 27 December 2019.
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