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申请/专利权人：中国科学院分子细胞科学卓越创新中心;中国人民解放军海军军医大学第一附属医院
摘要：本发明提供一种癌症药物敏感性预测方法、系统、存储介质及终端，包括以下步骤：获取多个患者的蛋白质组、磷酸化蛋白质组数据和药物敏感值；获取蛋白质组及磷酸化蛋白质组数据的边强度特征或节点特征值，将多个药效敏感值和对应的边强度特征或节点特征值划分为训练数据集和测试数据集；基于所述训练数据集训练弹性网络以预测癌症药物敏感性，基于所述测试数据集来验证所述弹性网络；基于训练好的弹性网络进行癌症药物敏感性的预测。本发明的癌症药物敏感性预测方法、系统、存储介质及终端采用基于激酶底物特征边的机器学习模型实现靶向药物的药效判别，从而提供癌症药物敏感性的准确预测。
主权项：1.一种癌症药物敏感性预测系统，其特征在于：包括获取模块、划分模块、训练模块和预测模块；所述获取模块用于获取多个患者的蛋白质组、磷酸化蛋白质组数据和药物敏感值；所述药物敏感值基于微型患者源异种移植模型获取；所述划分模块用于获取蛋白质组及磷酸化蛋白质组数据的边强度特征或节点特征值，将多个药效敏感值和对应的边强度特征或节点特征值划分为训练数据集和测试数据集；所述训练模块用于基于所述训练数据集训练弹性网络以预测癌症药物敏感性，基于所述测试数据集来验证所述弹性网络；所述预测模块用于基于训练好的弹性网络进行癌症药物敏感性的预测；所述微型患者源异种移植模型包括原位癌组织和转移癌组织；所述节点特征值为原位癌组织或肝转移癌组织中激酶蛋白质表达水平或底物磷酸化修饰水平相对于正常组织的表达量比值的log2转换数值；所述边强度特征表示每一对激酶和底物之间的相关性，根据将分子定量的数据node转换为表征分子之间相关性的边强度edge，其中xi,j,k代表来自于第k类的第j个样本的分子i的表达值，和分别表示该分子i在l类的平均值和标准差，u和v表示分子。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心 中国人民解放军海军军医大学第一附属医院 癌症药物敏感性预测方法、系统、存储介质及终端
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