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申请/专利权人：几象智造(深圳)科技有限公司

摘要：本发明公开了一种胃癌预后预测的标志物、评估模型及其构建方法，包括：使用SBS44*和SBS18*作为基本变量的背景突变特征来构建个体FYSR预测的精确模型；定制一种人工智能算法，称为累积贡献丰度CCA，用于独立评估每个癌症样本中每个基因对每个特征的贡献概率，并减少样本间突变负载的干扰。CCA模型可以更好地反映基因与突变特征之间的关系，从而确保实现方便、快速、准确的个体FYSR预测的可能性。本发明以特定基因结合特征图谱预后因子的突变型为输入指标，构建相应的胃癌五年存活率预测模型，除了辅助胃癌的诊疗，也可以用于预防警示，指导个体调整治疗方案，利于推广普及，利于提高胃癌病人五年存活率的可能。

主权项：1.一种胃癌预后预测评估模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：获取若干个胃癌数据集进行预处理；对预处理后的若干个胃癌数据集进行特征图谱提取,同时对各个数据集进行单独的特征图谱分解；通过RNMF方法包的相似性评估函数对分解的特征图谱与COSMIC数据库的特征图谱进行注释，标识出胃癌全部的分解的特征图谱；对胃癌全部的分解的特征图谱进行生存分析，提取与预后相关的SBS18与SBS44作为预后因子；通过RNMF方法包的特征关联基因寻找函数分析各个特征潜在的显著性关联基因，并且采用DRP算法判断关联基因之间是否存在互斥关系；基于显著性关联基因与互斥关系判断结果构建CCA算法模型；基于显著性关联基因与互斥关系获得胃癌相关基因与分解的特征图谱的关联关系，基于关联关系构建CCA算法模型；所述CCA算法模型如下： 式中，Cs,g表示肿瘤样本n中基因g在突变特征图谱s上的累计贡献度，θsg,mn表示这个肿瘤样本n中基因g在突变特征图谱s上突变类型m的贡献，ρs,mn则表示肿瘤样本n在突变进程中突变类型m的影响，P是突变特征矩阵，S是样本贡献度矩阵，PmkSkn代表肿瘤样本n中突变类型m对突变特征图谱k的影响，是基因g在肿瘤样本n中的突变类型m的影响因子；基于预后因子的特征图谱与关联基因，通过CCA算法模型获得CCA矩阵数据，基于CCA矩阵数据构建五年生存率模型，采用随机森林算法作为核心算法获得五年生存率的标志物。

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