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申请/专利权人：江门市中心医院;五邑大学

摘要：本发明公开了一种基于CAFs、WSIs和临床信息的三组学IDC预后模型建立方法及预后模型系统。该方法包含：数据获取步骤，获取IDC患者组学数据，IDC患者组学数据包含若干份IDC‑CAFs基因数据、若干份WSI数据和若干份临床信息数据；数据预处理步骤，对获取到的IDC患者组学数据进行预处理；数据划分步骤，将预处理后的IDC患者组学数据划分为训练集和测试集；数据训练步骤，基于三组学特征进行多因素cox回归建模，并通过划分好的训练集和测试集对模型进行训练。本发明的基于CAFs、WSIs和临床信息的三组学IDC预后模型建立方法及预后模型系统，通过CAFs、WSIs以及部分临床信息三种组学数据来搭建预后模型，来提高IDC生存分析模型的性能。

主权项：1.一种基于CAFs、WSIs和临床信息的三组学IDC预后模型建立方法，其特征在于，包含以下步骤：数据获取步骤，获取IDC患者组学数据，所述IDC患者组学数据包含若干份IDC-CAFs基因数据、若干份WSI数据和若干份临床信息数据；数据预处理步骤，对获取到的所述IDC患者组学数据进行预处理；数据划分步骤，将预处理后的所述IDC患者组学数据划分为训练集和测试集；数据训练步骤，基于三组学特征进行多因素cox回归建模，并通过划分好的训练集和测试集对模型进行训练；所述数据预处理步骤包含：IDC-CAFs基因数据处理步骤：从MSigDB中下载与fibroblast相关的57个基因集，分别将其与数据清洗后的IDC转录组基因集进行富集分析，保留p-value小于预设值的分析结果；将符合的分析结果中的基因集进行数据合并，与IDC转录组基因集取重合部分，得到包含若干个CAF基因的数据集；对数据集进行wilcox差异分析，保留与IDC相关的CAF差异基因；对所述CAF差异基因进行单因素cox回归分析，保留p-value小于预设值的若干个CAF差异基因；WSIs数据处理步骤：将每份WSI按统一倍数放大，然后裁剪成若干tile子图片；对每张裁剪的tile子图片进行方差检验，去除方差值小于预设值的tile子图片；从每张tile子图片中提取m个人工特征变量，每份WSI得到对应的特征数组m*n，n为裁剪数量；根据显著性将每个特征数组m*n的不定长特征数组形状固定到50，特征数组为m*50；对每一个特征做均值化处理，得到特征数组m*1；采用levene+Ttest组合技术将每个特征数组中的m个WSI人工特征变量筛选至a个，得到特征数组a*1，a小于m；采用lasso回归再将每个特征数组中的a个WSI人工特征变量筛选至b个，得到特征数组b*1，b小于a；临床信息数据处理步骤：从所述临床信息数据选择若干临床特征。

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