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基于基因數(shù)據(jù)的乳腺癌預(yù)后分析

發(fā)布時間:2021-04-10 07:58
  乳腺癌已成為女性發(fā)病率最高的惡性腫瘤,并且乳腺癌發(fā)病率呈現(xiàn)逐年升高的趨勢,如果能對乳腺癌患者進行精準(zhǔn)的預(yù)后預(yù)測,從臨床指導(dǎo)角度講這具有重要意義。而生存期預(yù)測作為預(yù)后預(yù)測的一個重要組成部分,提高生存期預(yù)測能力,一方面能夠保障患者的身心健康,另一方面能夠?qū)εR床工作者的治療決策提供幫助。近年來,隨著生物信息領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展,以及癌癥數(shù)據(jù)的完善,以往的主觀經(jīng)驗法以及傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法無法充分提取這些數(shù)據(jù)的信息。一方面,癌癥數(shù)據(jù)具有不完全性,包括部分樣本記錄缺失、測量儀器測試數(shù)據(jù)丟失等;另一方面,癌癥數(shù)據(jù)具有異質(zhì)性,將多個數(shù)據(jù)集簡單地相加,往往會造成數(shù)據(jù)冗余,并且從生物角度難以做合理解釋。為了有效整合乳腺癌數(shù)據(jù),以便于對乳腺癌患者提供更加精準(zhǔn)的生存期預(yù)測能力,本文提出一種基于xgboost模型的數(shù)據(jù)融合方法。本文主要基于以下幾個方面對該模型在乳腺癌數(shù)據(jù)集的適用性進行考察:(1)在處理缺失值方面,xgboost模型能夠在不對缺失值進行填充的情況下,對樣本進行訓(xùn)練,不但能夠保留樣本原有的信息,并且在不斷迭代過程中,能夠?qū)θ笔е档膭澐诌M行修正,使得最后對缺失值的判斷更加接近真實值。所以,本文在處理缺失值... 

【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:70 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于基因數(shù)據(jù)的乳腺癌預(yù)后分析


GSE10780樣本集FoldChange法篩選后16個差異基因分布圖

樣本集,基因,數(shù)據(jù)特征,乳腺癌


GEO樣本集差異基因熱圖

曲線,數(shù)據(jù)集,基因,腫瘤


第3章乳腺癌的基因數(shù)據(jù)及臨床數(shù)據(jù)特征篩選17圖3.3差異基因在TCGA數(shù)據(jù)集上熱圖3.2臨床數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析3.2.1對臨床特征進行Kaplan-Meier生存分析對于TCGA數(shù)據(jù)集經(jīng)2.2.3節(jié)處理得到的臨床特征,存在大量的刪失數(shù)據(jù),本文采用Kaplan-Meier[36]法進行分析,對于每一組特征,本實驗按照中位數(shù)將樣本分為高表現(xiàn)組和低表現(xiàn)組,并依次記錄每組讓特征的Kaplan-Meier曲線,如圖3.4所示,圖中從左到右、從上到下依次為特征(年齡(birth_days_to)、更年期狀態(tài)(menopause_status)、術(shù)后腫瘤狀態(tài)(tumor_status)、腫瘤原發(fā)灶情況(ajcc_tumor_pathologic_pt)、區(qū)域淋巴結(jié)受累情況(ajcc_nodes_pathologic_pn)、血道是否遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移(ajcc_metastasis_pathologic_pm)、腫瘤分期(ajcc_pathologic_tumor_stage)、ihc測得雌激素受體狀態(tài)(er_status_by_ihc)、ihc測得孕激素受體狀態(tài)(pr_status_by_ihc)、ihc測得人類表皮生長因子受體狀態(tài)(her2_status_by_ihc)、是否有歷史其它腫瘤

【參考文獻】:
期刊論文
[1]Survival analysis of breast cancer liver metastasis treated by hepatectomy: A propensity score analysis for Chinese women in Hong Kong[J]. Tan To Cheung,Kenneth SH Chok,Albert CY Chan,Simon HY Tsang,Wing Chiu Dai,Thomas CC Yau,Ava Kwong,Chung Mau Lo.  Hepatobiliary & Pancreatic Diseases International. 2019(05)
[2]乳腺癌復(fù)發(fā)相關(guān)基因預(yù)測疾病的特異生存率研究[J]. 葉云,黃臨凌,鐘英英,孫宇飛,張倩.  腫瘤防治研究. 2016(09)
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的乳腺癌生存預(yù)測模型[J]. 劉雅琴,王成,章魯.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報. 2009(02)
[4]乳腺癌預(yù)后指標(biāo)的臨床意義[J]. 王中吉.  腫瘤學(xué)雜志. 2002(04)



本文編號:3129273

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