本文關(guān)鍵詞： 血漿microRNAs 數(shù)據(jù)挖掘 肺癌 預(yù)測(cè)　出處：《鄭州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：肺癌位居中國(guó)惡性腫瘤發(fā)病率和死亡率首位,肺癌預(yù)防的重要手段是開展早期發(fā)現(xiàn)、早期診斷和早期治療,有必要研究高敏感性和特異性的腫瘤生物標(biāo)志物。microRNAs(mi RNAs)可調(diào)控基因參與細(xì)胞的生長(zhǎng)、增殖、分化和凋亡等過程,大量的研究表明循環(huán)miRNAs和多種腫瘤的發(fā)生和發(fā)展有關(guān),具有作為包括肺癌在內(nèi)的疾病診斷生物標(biāo)志物的潛力。目的該研究應(yīng)用決策樹(Decision Tree,DT)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neual Networks,ANN)和支持向量機(jī)(Support Vector Machines,SVM)等數(shù)據(jù)挖掘方法聯(lián)合血漿miRNA生物標(biāo)志、流行病學(xué)參數(shù)和臨床癥狀資料建立肺癌預(yù)測(cè)模型。對(duì)象和方法1.研究對(duì)象:肺癌組為2016年6月至2017年2月取自鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院呼吸內(nèi)科、河南省腫瘤醫(yī)院胸外科、河南省胸科醫(yī)院呼吸內(nèi)科和胸外科的148例初診的原發(fā)性肺癌患者;對(duì)照組為2016年7月取自淇縣疾病預(yù)防控制中心體檢的148例健康人群。經(jīng)知情同意后收集研究對(duì)象的信息和血液標(biāo)本。2.實(shí)驗(yàn)方法:血漿miRNAs(mi R-16、miR-21、miR-20a、mi R-210、miR-145、miR-126、miR-223、mi R-197、miR-30a、mi R-30d、miR-25)表達(dá)水平的檢測(cè)采用實(shí)時(shí)熒光定量PCR法。3.數(shù)據(jù)挖掘:采用SPSS Clementine 21.0軟件�；趩我蛩胤治鼋Y(jié)果和Logistic回歸分析優(yōu)化結(jié)果,先將數(shù)據(jù)預(yù)處理,按3:1的比例將所有樣本隨機(jī)分成訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集,用訓(xùn)練好的模型對(duì)預(yù)測(cè)集進(jìn)行預(yù)測(cè),應(yīng)用Fisher判別分析、DT C5.0、ANN和SVM算法分別建立模型,并采用診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)比較模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。4.統(tǒng)計(jì)學(xué)分析:Excel 2010建立數(shù)據(jù)庫,采用SPSS 21.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。定量資料分析符合正態(tài)分布時(shí)采用兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn),不符合正態(tài)分布時(shí)采用Mann-Whitney U檢驗(yàn);定性資料間的比較采用χ2檢驗(yàn);肺癌的影響因素采用二分類Logistic回歸分析。檢驗(yàn)水準(zhǔn)為α=0.05。結(jié)果1.血漿miRNAs表達(dá)水平檢測(cè)結(jié)果:肺癌組的10種血漿miRNAs(miR-21、miR-20a、miR-210、miR-145、miR-126、miR-223、miR-197、miR-30a、miR-30d、miR-25)的表達(dá)水平高于對(duì)照組,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P0.05)。11種血漿miRNAs(miR-16、miR-21、miR-20a、miR-210、miR-145、miR-126、miR-223、mi R-197、miR-30a、mi R-30d、miR-25)的表達(dá)水平與年齡、肺癌的組織學(xué)類型無關(guān)(P0.05);血漿中miR-30a和miR-21表達(dá)水平與性別有關(guān)(P0.05);血漿中mi R-21和miR-25表達(dá)水平與吸煙程度、飲酒有關(guān)(P0.05)。血漿中miR-210的表達(dá)水平和肺癌的分期有關(guān)(P0.05);血漿中miR-126的表達(dá)水平和肺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移有關(guān)(P0.05)。2.肺癌影響因素分析結(jié)果:單因素分析結(jié)果顯示肺癌組和對(duì)照組間的流行病學(xué)參數(shù)和臨床癥狀(吸煙程度、發(fā)熱、胸悶胸痛、咳嗽、痰中帶血、咯血)的分布的差異和10種血漿miRNAs(miR-21、miR-20a、miR-210、miR-145、miR-126、miR-223、mi R-197、miR-30a、mi R-30d、miR-25)的表達(dá)水平的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P0.05);多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示,發(fā)熱、胸悶胸痛、咳嗽、血漿中miR-20a(P=0.016)和miR-223(P=0.001)相對(duì)表達(dá)量升高可能是肺癌的危險(xiǎn)因素。3.數(shù)據(jù)挖掘模型的評(píng)價(jià)結(jié)果:由吸煙程度、發(fā)熱、胸悶胸痛、咳嗽、痰中帶血、咯血、10種血漿mi RNAs(miR-21、miR-20a、miR-210、mi R-145、miR-126、miR-223、mi R-197、miR-30a、miR-30d、mi R-25)的表達(dá)水平這16個(gè)變量建立的16項(xiàng)DT C5.0模型和由發(fā)熱、胸悶胸痛、咳嗽、痰中帶血、咯血、血漿中miR-20a和miR-223表達(dá)水平建立的優(yōu)化DT C5.0模型的準(zhǔn)確度分別為98.78%和87.80%,AUC分別為0.985和0.883;16項(xiàng)SVM模型和優(yōu)化SVM模型的準(zhǔn)確度分別為98.78%和89.02%,AUC分別為0.985和0.893;16項(xiàng)ANN模型和優(yōu)化ANN模型的準(zhǔn)確度分別為87.80%和84.15%,AUC分別為0.879和0.835;16項(xiàng)Fisher判別分析模型和優(yōu)化Fisher判別分析模型的準(zhǔn)確度分別為82.93%和82.93%,AUC分別為0.828和0.824。16項(xiàng)DT C5.0模型和16項(xiàng)SVM模型的AUC均優(yōu)于其他6種模型(P0.05);其他6種模型的AUC之間的差異沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P0.05)。結(jié)論1.人血漿中10種miRNAs(miR-21、miR-20a、miR-210、miR-145、miR-126、miR-223、mi R-197、miR-30a、mi R-30d、miR-25)的表達(dá)水平與肺癌相關(guān)。血漿中miR-20a、mi R-223相對(duì)表達(dá)量可作為肺癌預(yù)測(cè)的重要指標(biāo)。2.本研究建立了基于人血漿中的microRNAs的Fisher判別分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)肺癌預(yù)測(cè)模型;決策樹模型和支持向量機(jī)模型對(duì)肺癌的預(yù)測(cè)效果最好。
[Abstract]:Lung cancer is the first in Chinese malignant tumor incidence and mortality . The important means of prevention of lung cancer is to carry out early detection , early diagnosis and early treatment , and it is necessary to study the biological markers of lung cancer with high sensitivity and specificity . The expression level of miR - 21 and miR - 21 in plasma was significantly higher than that of control group ( P0.05 ) . The expression level of miR - 21 and miR - 21 in plasma was significantly higher than that of control group ( P0.05 ) . There was significant difference in the expression level of miR - 21 , miR - 20a , miR - 210 , miR - 145 , miR - 126 , miR - 223 , mi R - 197 , miR - 30a , mi R - 30d , and miR - 25 in 10 plasma microRNAs ( miR - 21 , miR - 22 , miR - 210 , mi R - 197 , miR - 30a , and mi R - 25 ) . The accuracy of the 16 SVM models and the optimized ANN models were 98.78 % and 89.02 % , the AUC were 0.985 and 0.893 , respectively . The accuracy of the 16 model of ANN and the optimized ANN model was 82.93 % and 84.15 % , AUC 0 . 828 and 0 . 824.16 . The Fisher discriminant analysis , decision tree , neural network and support vector machine lung cancer prediction model were established .

【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP311.13;R734.2

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本文編號(hào)：1476867