為了提高乳腺癌患者的生存率,改善病人的臨床治療效果,從分子機(jī)制上研究了乳腺癌的致病基因。首先對113個正常組織和1 109個癌癥組織的表達(dá)量進(jìn)行差異分析,然后對差異表達(dá)的基因采用條件聯(lián)合分析方式對互補(bǔ)基因進(jìn)行分組,并用逐步Cox回歸挑選出一組基因擬合預(yù)后模型。研究結(jié)果顯示:VWCE,SPDYC,CRYBG3,DEFB1,SEL1L2,NMNAT2 6個基因?qū)颊呱媛适怯泻Φ?AMZ1,GJB2,CXCL2,ALDOC 4個基因?qū)颊呱媛适怯欣?最終確定10個基因的預(yù)后模型能夠顯著地將樣本分為高風(fēng)險(xiǎn)組和低風(fēng)險(xiǎn)組,并且對乳腺癌患者5年和10年的生存率進(jìn)行了預(yù)測,依賴時間的AUC值均可達(dá)0.7以上。所提方法能夠利用基因與基因之間的關(guān)聯(lián)性,很好地對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,消除基因與基因之間的共線性問題,10個基因的預(yù)后模型可以對患者的臨床預(yù)測提供幫助。 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

本文的算法流程圖

火山圖

訓(xùn)練集、測試集以及整個數(shù)據(jù)集進(jìn)行繪制K-M生存曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]NUF2基因在乳腺癌中的表達(dá)及臨床意義[J]. 孫景波,陳嘉煒,王植治,鄧云爻,劉立新,劉曉瓏.  南方醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(05)
[2]基于TCGA數(shù)據(jù)庫篩選乳腺癌不良預(yù)后相關(guān)mi RNAs及風(fēng)險(xiǎn)評估[J]. 線云開,孫明立,于兆進(jìn),余澗坤,何苗.  解剖科學(xué)進(jìn)展. 2019(01)
[3]LASSO方法在Cox回歸模型中的應(yīng)用[J]. 閆麗娜,覃婷,王彤.  中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2012(01)



本文編號：3676058