【摘 要】
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乳腺癌作为现如今全球女性最常见的癌症,提高其疗效的关键在于早期发现、早期诊断。目前乳腺癌的筛查主要还是借助于乳腺X线摄影技术,但仅依靠该项技术并不能够准确地筛查出乳腺癌,容易出现误判为乳腺癌的情况。为提高乳腺癌筛查的准确性,有助于乳腺癌的早期发现、早期诊断,本文利用生物标记物——基因启动子区域的甲基化水平对乳腺癌样本进行识别,从而给出一个更为精确的预测结果。本文从TCGA数据库中收集了892个样本
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乳腺癌作为现如今全球女性最常见的癌症,提高其疗效的关键在于早期发现、早期诊断。目前乳腺癌的筛查主要还是借助于乳腺X线摄影技术,但仅依靠该项技术并不能够准确地筛查出乳腺癌,容易出现误判为乳腺癌的情况。为提高乳腺癌筛查的准确性,有助于乳腺癌的早期发现、早期诊断,本文利用生物标记物——基因启动子区域的甲基化水平对乳腺癌样本进行识别,从而给出一个更为精确的预测结果。本文从TCGA数据库中收集了892个样本,每个样本收集到29004个基因启动子区域的甲基化β值数据,主要的研究内容包括:（1）对数据进行预处理与描述性分析,并利用列联表分析了患者的生存状态与乳腺癌的亚型、分期之间的相关关系;（2）提取出样本子集,利用特征选择方法筛选基因并选择相对最优的基因子集;（3）对正常样本与三阴性乳腺癌样本进行过采样,然后划分为训练集与测试集,分别建立logistic回归、决策树、支持向量机和朴素贝叶斯四种机器学习分类模型,并比较四种模型在测试集上的预测效果。本文的研究结果表明:（1）患者的生存状态与乳腺癌的亚型、分期之间都存在着显著的相关关系,三阴性乳腺癌样本中患者死亡的可能性要显著高于其他两种受体阳性的乳腺癌,局部晚期或晚期的乳腺癌中患者死亡的可能性也要显著高于早期的乳腺癌,并且患者生存状态与乳腺癌亚型之间的相关程度要略高于与分期之间的相关程度;（2）通过比较不同方法的分类精度与保留的基因个数,最终选择VAR-NB-RFE方法所保留下的基因子集用于区分乳腺癌样本和正常样本,选择T-RF-RFE方法所保留下的基因子集用于将乳腺癌样本进一步区分三阴性乳腺癌和激素受体或HER2阳性乳腺癌;（3）根据对基因重要性的排序,基因LINC00824、RP11-526A4.1和DDX25启动子区域的甲基化水平差异对区分不同样本类别的影响相对较大,基因TM4SF18、ATP6V0CP1、ART5和MPRIPP1对区分不同乳腺癌亚型的影响相对较大。对样本类别的分类效果相对最优的为朴素贝叶斯,分类精度达到99.49%,对乳腺癌亚型的分类效果相对最优的为支持向量机,分类精度达到91.03%。最后,希望本文的研究结果能够对乳腺癌的早期发现与早期诊断有所帮助。在通过乳腺X线摄影技术发现存在可疑乳腺病变后,可以检测相关基因启动子区域的甲基化水平,更为准确地筛查出乳腺癌,降低误判的概率。在乳腺癌没有出现明显症状之前,检测相关基因启动子区域的甲基化水平变化可帮助尽早地发现乳腺癌。针对乳腺癌患者,通过检测相关基因启动子区域的甲基化水平差异来帮助识别不同乳腺癌亚型,从而对症下药。
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