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申请/专利权人：中国医学科学院北京协和医院;普瑞基准科技(北京)有限公司
摘要：本发明公开了子宫病变诊断生物标志物的筛选方法及机器学习模型判别方法，属于生物标志物技术领域。该方法基于肿瘤教育血小板转录组测序数据，通过特征筛选得到用于区分子宫肌瘤和子宫肉瘤样本的特征基因，并利用此特征基因构建了用于区分子宫肌瘤和子宫肉瘤样本的支持向量机模型。该模型在独立测试集上表现优良，AUC值达到了0.78±0.02。采用本发明提供的技术方案，可以仅对患者的肿瘤教育血小板的基因表达进行检测，就能在临床应用中实现子宫病变的无创检测；另外筛选得到的生物标志物数量精简，既包含了综合的信息也避免了较高的检测成本，可以通过qPCR技术进行检测。
主权项：1.一种用于判别子宫病变类别的生物标志物的筛选方法，其特征在于，包括：分别获取子宫肌瘤患者和子宫肉瘤患者血小板中的基因表达值；分析子宫肌瘤和子宫肉瘤患者血小板中的基因表达值的差异，根据差异分析结果选取差异表达基因，得到差异表达基因集合；基于所述差异表达基因集合，筛选用于判别子宫肌瘤和子宫肉瘤的特征基因，包括：在所述差异表达基因集合中筛选与疾病类别相关的基因，得到第一候选特征基因集合；根据第一候选特征基因集合中的每一个基因的表达值在所有子宫肌瘤和子宫肉瘤患者中的分布以及患者疾病标签绘制ROC曲线并计算AUC值，选取AUC值大于第一阈值的基因组成第二候选特征基因集合；在第二候选特征基因集合中，去除重要性系数排序小于第一预设值的基因，得到特征基因集合；所述特征基因即为生物标志物。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国医学科学院北京协和医院 普瑞基准科技(北京)有限公司 子宫病变诊断生物标志物的筛选方法及机器学习模型判别方法
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