【摘 要】
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运用浙江省肿瘤医院提供的乳腺癌临床SELDI-TOF质谱数据,依据临床TNM分期,探索肿瘤大小、淋巴结受累情况在蛋白质质谱数据表达中的差异。对预处理后的质谱数据运用近邻传播聚
【机 构】
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杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院,浙江省肿瘤研究所
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运用浙江省肿瘤医院提供的乳腺癌临床SELDI-TOF质谱数据,依据临床TNM分期,探索肿瘤大小、淋巴结受累情况在蛋白质质谱数据表达中的差异。对预处理后的质谱数据运用近邻传播聚类和零空间LDA算法进行特征选择,再用SVM-RFE算法选择相关生物标志物,最后分类测试并统计分析所挑选的生物标志物是否体现样本间差异。结果显示,通过四个组TNM分期样本对比实验,各获得35个相关差异生物标志物,能够得到较好的分类结果,部分生物标志物P值小于0.05。实验结果说明肿瘤大小和淋巴结受累情况的差异能够在蛋白质水平表达。
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