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申请/专利权人：苏州卫生职业技术学院
摘要：本发明涉及生物信息技术领域，公开了一种AML患者程序性细胞死亡相关预后模型构建方法，包括：基于收集的PCD相关基因，通过单因素Cox回归分析，确定PCD相关预后基因，构建训练队列TCGA‑AML；结合多种机器学习算法进行随机组合，得到多种不同组合方式的整合算法，基于训练队列TCGA‑AML拟合预测模型，采用GSE106291、GSE146173和BeatAML三个验证集验证预测模型，并计算三个验证集的一致性指数C‑index，反映每种整合算法下预测模型的判别能力；选取C‑index平均值较高且包含PCD相关预后基因数目最少的一个预测模型，作为最佳的程序性细胞死亡相关预后模型，预测每个AML患者的PCD‑index。本发明应用多种生物信息学和机器学习算法构建预后模型，在肿瘤患者预后预测和靶向药物设计过程中具有重要价值。
主权项：1.一种AML患者程序性细胞死亡相关预后模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：收集PCD相关基因；基于收集的PCD相关基因，通过单因素Cox回归分析，确定PCD相关预后基因，构建训练队列TCGA-AML；结合多种机器学习算法进行随机组合，得到多种不同组合方式的整合算法；采用多种不同组合方式的整合算法，基于训练队列TCGA-AML拟合预测模型，采用GSE106291、GSE146173和BeatAML三个验证集验证预测模型，并计算三个验证集的一致性指数C-index，反映每种整合算法下预测模型的判别能力；选取C-index平均值较高且包含PCD相关预后基因数目最少的一个预测模型，作为最佳的程序性细胞死亡相关预后模型；基于最佳的程序性细胞死亡相关预后模型，预测每个AML患者的PCD-index。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州卫生职业技术学院 一种AML患者程序性细胞死亡相关预后模型构建方法
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