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申请/专利权人：杭州链康医学检验实验室有限公司

摘要：本发明公开了一种构建MSI总体状态预测模型的方法，属于MSI检测技术领域。本发明通过建立机器学习模型预测MSI总体状态。利用本发明，通过对二代测序数据的分析可在不同NGS检测平台、不同癌种中，无需正常样本配对即可进行MSI总体状态预测，稳定快捷，结果准确，可重复性高，减少了检测的局限性。

主权项：1.一种构建MSI总体状态预测模型的方法，其特征在于，利用第二群体样本的标记微卫星位点的稳定性数据和MSI总体状态数据进行构建，所述MSI总体状态包括MSI-H、MSI-L和MSS，所述标记微卫星位点包括： 位点编号 染色体 位置 重复单元 重复次数 1 chr1 201754410 T 17 2 chr2 39564893 T 28 3 chr2 47641559 A 27 4 chr2 51288511 AC 21 5 chr2 62063093 A 17 6 chr2 95849361 T 23 7 chr2 108479622 T 18 8 chr4 55598211 T 25 9 chr5 112213678 TG 20 10 chr5 172421760 T 15 11 chr6 142691950 T 17 12 chr7 1787519 A 17 13 chr7 74608740 T 13 14 chr11 102193508 A 26 15 chr11 106695514 T 12 16 chr13 31722620 A 17 17 chr14 23652346 A 21 18 chr15 45897771 T 14 19 chr16 18882659 A 15 20 chr17 19314917 T 18 21 chr17 37152123 GT 20 22 chr22 29696468 T 16 所述方法包括以下步骤：S21，将第二群体样本的所述标记微卫星位点的稳定性数据随机分为两组，一组为第二训练集，一组为第二测试集，每个组中均包括MSI-H样本、MSI-L样本和MSS样本的所述标记微卫星位点的稳定性数据；S22，利用第二训练集数据，基于机器学习算法构建MSI总体状态预测模型；S23，在第二测试集中，对得到的预测模型进行验证。

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