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申请/专利权人：河南科技大学第一附属医院
摘要：本申请涉及生物技术领域，具体公开了一种用于预测食管鳞癌预后的生物标志物的筛选方法，该方法包括：根据食管鳞癌的标识信息检索生物信息数据库，以获取与食管鳞癌关联的a个候选分子；获取a个候选分子的基因表达值；根据基因表达值，构建a个候选分子的交互作用网络；基于交互作用网络对多个候选分子进行第一次筛选，以过滤部分候选分子，并保留符合预设条件的b个候选分子；基于预后预测模型，对第一次筛选后保留的b个候选分子进行第二次筛选，得到c个优选分子；从c个优先分子筛选出用于预测食管鳞癌预后的生物标志物。通过上述方式，使得筛选结果的可信程度更高，且筛选结果准确率更高。
主权项：1.一种用于预测食管鳞癌预后的生物标志物的筛选方法，其特征在于，所述方法包括：根据所述食管鳞癌的标识信息检索生物信息数据库，以获取与所述食管鳞癌关联的a个候选分子；获取a个所述候选分子的基因表达值；根据所述基因表达值，构建a个所述候选分子的交互作用网络；基于所述交互作用网络对多个候选分子进行第一次筛选，以过滤部分所述候选分子，并保留符合预设条件的b个所述候选分子，其中，b＜a；对第一次筛选后保留的b个所述候选分子做随机组合，得到m个候选分子组合；采用多种分类器算法分别对应m个所述候选分子组合构造m个模型，其中，所述分类器算法至少包括：逻辑回归算法、支持向量机算法、人工神经网络算法、随机森林算法以及极端梯度提升算法；获取训练样本集和测试样本集，其中，所述训练样本集包括e对所述基因表达谱，所述测试样本集为包括剩余的f对所述基因表达谱；以生存期是否大于预设时间作为标签，并采用交叉验证和参数寻优的方法，根据所述训练样本集对m个所述模型进行训练，得到各种所述分类器算法中n个模型质量参数最好的候选模型；对于每个候选模型，将所述测试样本集中的每对所述基因表达谱输入所述候选模型，得到各种所述分类器算法中p个模型质量参数最好的所述预后预测模型；基于预后预测模型对第一次筛选后保留的b个所述候选分子进行第二次筛选，得到c个优选分子，其中，c＜b；从c个所述优先分子筛选出所述用于预测食管鳞癌预后的生物标志物。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南科技大学第一附属医院 一种用于预测食管鳞癌预后的生物标志物的筛选方法
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