这项数据数据分析借此断定一种可以数据数据分析十二指肠上皮细胞细胞癌（ESCC）患者总体生存率（OS）的miRNAs表单。
从NCBI GEO赢得119名ESCC患者的miRNA表达谱及其附加的临床数据，并将其作为军事训练集。在20世纪和20世纪抽取间筛选差异表达的miRNAs（DEmiRNAs）。使用Cox重归数据分析、递归构造消除（RFE）-支持向量机（SVM）算法和LASSO Cox重归静态来识别高血压病态miRNAs，从而设立高血压平均分静态。此外，数据数据分析了这些高血压病态miRNAs的有寄望靶基因序列，然后借助于了miRNA靶基因序列网络。通过功能石英砂数据分析，数据分析了ESCC当中这些高血压病态miRNAs数据数据分析靶基因序列的功能关的病态。
在军事训练大部分，20世纪与20世纪抽取有46个DEmiRNAs。设立了基于5个miRNAs的不断定性平均分静态。该5-miRNA不断定性平均分可以将军事训练集总称OS时间段值得注意不同的高危组和低危组。在一个来自乳癌基因序列组图集（TCGA）的独立数据大部分，成功验证了5-miRNA不断定性平均分的不断定性由上而下技能。已断定了与这些miRNAs关的的各种生物学过程和闭环，例如Wnt信号闭环、TRP通道的上皮细胞介质调控闭环和雄激素信号闭环。
这项数据数据分析若有，与病理分期关的的5-miRNA表单对数据数据分析ESCC患者的高血压有着临床意义。
原始出处：
JunYu. Characterization of a five-microRNA signature as a prognostic biomarker foresophageal squamous cell carcinoma. Sci Rep. 27 December 2019.
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