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申请/专利权人：大连医科大学附属第一医院
摘要：本发明公开了基于多组学数据的肿瘤准确分型的方法、其建立的评估肿瘤药物治疗效果的模型及该模型的应用，属于生物信息技术领域。包括以下步骤：S1、获取五种组学数据，分别是肾透明细胞癌KIRC患者的转录组数据；获得了IlluminaDNA甲基化数据；获取体细胞基因突变数据和临床病理学特征数据；从癌症基因组图谱数据库中筛选具备五种组学数据的肾透明细胞癌KIRC患者用于组学分析；S5、使用机器学习模型对五种临床相关组学数据进行多组学数据分析，建立肾透明细胞癌KIRC患者的MOMC‑VM分子分型分类模型。本发明通过该方法，可以实现对肾透明细胞癌患者进行准确分子分型，能够评估肿瘤药物治疗效果。
主权项：1.基于多组学数据的肿瘤准确分型的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取五种组学数据，分别是癌症基因组图谱数据库TCGA中的肾透明细胞癌KIRC患者的转录组数据，所述转录组数据包括mRNA表达谱数据和lncRNA表达谱的数据mRNAlncRNA；从XENA数据库中获得了IlluminaDNA甲基化数据；从cBioPortal数据库中获取体细胞基因突变数据和临床病理学特征数据；从所述癌症基因组图谱数据库中筛选具备所述五种组学数据的肾透明细胞癌KIRC患者用于组学分析；S2、五种组学数据的处理，具体是：对于所述mRNA表达谱数据和所述lncRNA表达谱的数据，用FPKM计算处理；对于所述DNA甲基化数据，保留基因启动子区CpG岛上有探针ID标记的数据；对于所述体细胞基因突变数据，保留基因突变矩阵中具有非同义变异的体细胞基因突变数据；S3、根据Cox回归生存分析筛选所述五种组学数据中与总生存期最相关的因素组学数据，得到五种临床相关组学数据；S4、通过计算聚类预测指数CPI和Gap统计量，确定组学聚类的数目；S5、使用MOVICS分子分型R工具包中的机器学习模型对所述五种临床相关组学数据按照确定的组学聚类的数目进行多组学数据分析，建立肾透明细胞癌KIRC患者的MOMC-VM分子分型分类模型，用于指导肿瘤准确分型。
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百度查询： 大连医科大学附属第一医院 基于多组学数据的肿瘤准确分型的方法、其建立的评估肿瘤药物治疗效果的模型及模型的应用
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