لخّصلي

تم استخدام نماذج كوكس لتقدير العلاقة بين التعبير الجيني والبقاء على قيد الحياة بشكل عام، تم تقييم ثمانية تعبيرات جينية في التحليل متعدد المتغيرات، تم حساب درجة المخاطرة لكل مريض بناءً على مجموع ناتج المعاملات المقدرة والتعبيرات الجينية المقابلة. تم تصنيف المرضى إلى مجموعات منخفضة المخاطر أو عالية المخاطر باستخدام عينة متوسط ​​درجة المخاطر كقيمة القطع. تم تقييم القوة التنبؤية للنموذج من خلال حساب نسبة الخطر (HR) بين المجموعات عالية المخاطر والمنخفضة المخاطر. تم تقييم مستويات التعبير الجيني في عينات PE وتم تلخيصها بواسطة المتوسط والانحراف المعياري (Stddev). تم استخدام اختبارات t لعينة Chi-square وعينتين مستقلتين لأول مرة لتقييم الارتباطات ثنائية المتغير بين التركيبة السكانية والتعبيرات الجينية في نوعين من الانصباب. تم إجراء الانحدار اللوجستي لتحديد العلاقة بين التعبير الجيني وحالة الخلايا الخبيثة المتحكمة في التركيبة السكانية. وتم تقييم مستوى تأثير المتغيرات المشتركة بواسطة المعاملات الموحدة (StdEst). حدد منحنى ROC قيمة القطع لتصنيف عينة مع أو بدون خلايا خبيثة وفقًا للحساسية والنوعية. تم الحصول أيضًا على الدقة الإجمالية والقيمة المتوقعة الإيجابية (PPV) والقيمة المتوقعة السلبية (NPV) لقيمة القطع المحددة. وبالإضافة إلى ذلك، تم رسم رسم بياني لدرجات المخاطر وفقا لحالات MPE والضوابط مع فاصل زمني قدره تم تقدير الارتباط أحادي المتغير بين كل تعبير جيني والتحكم الشامل في البقاء على قيد الحياة بالنسبة للجنس والعمر بواسطة نموذج كوكس. تم استخدام التحديد الخلفي مع إعداد معيار الاستبعاد لتحديد التعبيرات الجينية الأكثر تأثيرًا. تم حساب مجموع المعاملات المقدرة مضروبة في التعبيرات الجينية المقابلة لتمثيل درجة خطر المريض. مع متوسط ​​عينة درجة المخاطرة كقيمة القطع.

الانصباب الجنبي (PEs)، بما في ذلك الانصباب الجنبي الخبيث (MPEs)، شائع في الأمراض المتقدمة مثل السرطان. تشخيص الانصباب الجنبي الخبيث عادة ما ينطوي على بزل الصدر وعلم الخلايا أو تحليل الخزعة. هذه الدراسة التي أجريت على 33 مريضًا تم تشخيص إصابتهم حديثًا بالانصباب الجنبي الخبيث، قامت بتحليل التعبير الجيني في السائل الجنبي عند التشخيص الأولي. تم تعريف الاستسقاء الجنبي متعدد الخلايا عن طريق الخلايا الخبيثة أو العقيدات الجنبية على الأشعة المقطعية. تشمل الأسباب غير الخبيثة للـ PE قصور القلب، وتليف الكبد، والمتلازمة الكلوية. تم استخدام نماذج كوكس لتقدير العلاقة بين التعبير الجيني والبقاء على قيد الحياة بشكل عام، مع التحكم في الجنس والعمر. تم تقييم ثمانية تعبيرات جينية في التحليل متعدد المتغيرات، وحدد الاختيار العكسي الجينات الأكثر تأثيرًا. تم حساب درجة المخاطرة لكل مريض بناءً على مجموع ناتج المعاملات المقدرة والتعبيرات الجينية المقابلة. تم تصنيف المرضى إلى مجموعات منخفضة المخاطر أو عالية المخاطر باستخدام عينة متوسط ​​درجة المخاطر كقيمة القطع. تم تقييم القوة التنبؤية للنموذج من خلال حساب نسبة الخطر (HR) بين المجموعات عالية المخاطر والمنخفضة المخاطر.
تم تقييم مستويات التعبير الجيني في عينات PE وتم تلخيصها بواسطة المتوسط والانحراف المعياري (Stddev). تم استخدام اختبارات t لعينة Chi-square وعينتين مستقلتين لأول مرة لتقييم الارتباطات ثنائية المتغير بين التركيبة السكانية والتعبيرات الجينية في نوعين من الانصباب. ثانياً، تم إجراء الانحدار اللوجستي لتحديد العلاقة بين التعبير الجيني وحالة الخلايا الخبيثة المتحكمة في التركيبة السكانية. على وجه الخصوص، تم استخدام الاختيار الخلفي مع المعيار 0.2 لإزالة تنبؤات غير هامة. تم تقييم نموذج الملاءمة بواسطة منحنى ROC (منحنى خاصية تشغيل المستقبل) وإحصائيات C (المساحة الواقعة تحت منحنى ROC؛ AUC)، وتم تقييم مستوى تأثير المتغيرات المشتركة بواسطة المعاملات الموحدة (StdEst). تعتبر النماذج عادةً معقولة عندما تتجاوز إحصائيات C 0.7 وقوية عندما تتجاوز C 0.837. حدد منحنى ROC قيمة القطع لتصنيف عينة مع أو بدون خلايا خبيثة وفقًا للحساسية والنوعية. علاوة على ذلك، تم الحصول أيضًا على الدقة الإجمالية والقيمة المتوقعة الإيجابية (PPV) والقيمة المتوقعة السلبية (NPV) لقيمة القطع المحددة. وبالإضافة إلى ذلك، تم حساب درجات خطر الخلايا الخبيثة لأفضل نموذج وتراوحت من صفر إلى واحد. وأخيرا، تم رسم رسم بياني لدرجات المخاطر وفقا لحالات MPE والضوابط مع فاصل زمني قدره
تم تقدير الارتباط أحادي المتغير بين كل تعبير جيني والتحكم الشامل في البقاء على قيد الحياة بالنسبة للجنس والعمر بواسطة نموذج كوكس. قام نفس النموذج أيضًا بتقييم الارتباط متعدد المتغيرات بين 8 تعبيرات جينية والبقاء على قيد الحياة. لتجنب التجهيز الزائد، تم استخدام التحديد الخلفي مع إعداد معيار الاستبعاد لتحديد التعبيرات الجينية الأكثر تأثيرًا. تم حساب مجموع المعاملات المقدرة مضروبة في التعبيرات الجينية المقابلة لتمثيل درجة خطر المريض. تم تصنيف المرضى إلى مجموعات منخفضة المخاطر أو عالية المخاطر وفقًا لدرجة المخاطرة، مع متوسط ​​عينة درجة المخاطرة كقيمة القطع. تم تقييم القدرة التنبؤية للنموذج من خلال حساب الموارد البشرية بين المجموعتين عالية المخاطر ومنخفضة المخاطر، والتي تم الحصول عليها مرة أخرى بواسطة نموذج كوكس أحادي المتغير.