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Identification of m6A-related lncRNAs LINC02471 and DOCK9-DT as potential biomarkers for thyroid cancer

甲状腺癌 肿瘤科 医学 比例危险模型 恶性肿瘤 癌症 内科学 甲状腺 疾病 生物信息学 计算生物学 生物
作者
Dengwang Chen,Hongyuan Zhao,Zhanwen Guo,Zixuan Dong,Yuanning Yu,Jishan Zheng,Yunyan Ma,Hongqin Sun,Qian Zhang,Jidong Zhang,Yuqi He,Tao Song
出处
期刊:International Immunopharmacology [Elsevier BV]
卷期号:133: 112050-112050 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.intimp.2024.112050
摘要

Thyroid cancer (THCA) is the most common endocrine malignancy worldwide and has been rising at the fastest rate in recent years. Long-stranded non-coding RNAs (lncRNAs) and N6-methyladenosine (m6A) have been associated with immunotherapy efficacy and cancer prognosis. However, how m6A-associated lncRNAs (mrlncRNAs) affect the prognosis of patients with thyroid cancer is unclear. Therefore, this study utilized The Cancer Genome Atlas (TCGA) database to provide thyroid cancer-related transcriptomic data and related clinical data. The R program was used to identify m6A-related lncRNAs, and a risk model consisting of two lncRNAs (LINC02471 and DOCK9-DT) was obtained using least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) Cox regression analysis. Kaplan-Meier survival analysis and transient subject operating characteristics (ROC) were used for analysis. The results showed a substantial association between immune cell infiltration and risk scores. Independent analyses confirmed that the expression of LINC02471 and DOCK9-DT was significantly higher in thyroid cancer tissues than in normal tissues, suggesting that they may be useful biomarkers for thyroid cancer.
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