0.75),对风险值的分布进行可视化。按风险值分组后计算GSEA富集分析,构建基因集网格,进行靶基因预测,最后进行GO和KEGG的通路富集分析。结果取TCGA和GEO数据库两者交集的387个表达差异的TFs绘制热图,火山图及TFs相关的森林图,按照COX多因素分析构建出结肠癌预后模型=0.310×HSF4+0.137×IRX3-0.127× ATOH1+0.290×OVOL3+0.137×HOXC6+0.155×SIX2+0.092×ZNF556-0.444×CXXC5+0.429×TIGD1+0.413×TCF7L1。通过富集分析,结果显示这些预后因子可能直接或间接作用于癌通路,如基础细胞癌与癌症信号通路、局部组织与细胞黏附及细胞外基质等。结论构建的TFs对结肠癌预后模型可量化结肠癌预后风险,其高风险组是结肠癌预后的独立风险因素,该模型是一种评估结肠癌预后的新方式。 " />