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A prognostic signature of five pseudogenes for predicting lower-grade gliomas - 31/07/19

Doi : 10.1016/j.biopha.2019.109116 
Bo Liu a, Jingping Liu a, Kun Liu b, Hao Huang b, Yexin Li c, Xiqi Hu d, Ke Wang e, Hui Cao f, Quan Cheng a, g,
a Department of Neurosurgery, Xiangya Hospital, Central South University, Changsha, China 
b Department of Neurosurgery, The Second People's Hospital of Hunan Province, The Hospital of Hunan University of Chinese Medicine, Changsha, China 
c Department of Neurosurgery, The Central Hospital of Shaoyang, Shaoyang, China 
d Department of Neurosurgery, Yiyang Central Hospital, Yiyang, China 
e Neurosurgery, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing, China 
f Department of Psychiatry, The Second People's Hospital of Hunan Province, The Hospital of Hunan University of Chinese Medicine, Changsha, China 
g Department of Clinical Pharmacology, Xiangya Hospital, Central South University, Changsha, China 

Corresponding author at: Department of Neurosurgery & Department of Clinical Pharmacology Xiangya Hospital, Central South University Add: No.87 Xiangya Rd., Kaifu District, Changsha, 410008, Hunan, China.Department of Neurosurgery & Department of Clinical Pharmacology Xiangya HospitalCentral South University Add: No.87 Xiangya Rd.Kaifu DistrictChangshaHunan410008China

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Highlights

Five pseudogenes were identified as prognostic markers for patients with lower-grade gliomas.
A risk score model based on the five pseudogenes provides excellent prediction power for lower-grade gliomas.
The identified novel pseudogenes are associated with several tumor-related biological processes.

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Abstract

Background

A pseudogene is a gene copy that has lost its original coding ability. Pseudogenes participate in numerous biological processes including oncogenesis.

Objectives

We screened for prognostic pseudogenes for lower-grade glioma (LGG) and explored the potential molecular mechanisms.

Methods

LGG data downloaded from The Cancer Genome Atlas (TCGA) and the Chinese Glioma Genome Atlas (CGGA) databases were used as training and validation dataset, respectively. Univariate Cox proportional hazard regression was performed to identify pseudogenes with significant prognostic value. Robust likelihood-based survival model and LASSO regression were performed to screen for the most survival-relevant pseudogenes. A risk score model was constructed based on the prognostic pseudogenes to predict the prognosis of LGG patients.

Results

Five pseudogenes (PKMP3, AC027612.4, HILS1, RP5-1132H15.3 and HSPB1P1) were identified as prognostic gene-signatures. Using the risk score model established based on the five pseudogenes, LGG patients were stratified into distinct prognosis groups in both TCGA and CGGA datasets (P < 0.0001). Univariate and multivariate Cox regression analyses confirmed that the risk score generated from the model was an independent prognostic factor in LGG patients (p < 0.05). Furthermore, functional analysis revealed the potential biological mechanisms mediated by the five prognostic pseudogenes.

Conclusions

Five novel pseudogenes capable of predicting survival in LGG patients were identified. Our findings provide novel insights into the biological role of pseudogenes in LGG.

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Keywords : Pseudogene, Lower-grade glioma, Survival, Risk score


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Vol 117

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