基于高通量数据集的前列腺癌诊断模型的构建

来源 :中华泌尿外科杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yfg1243
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目的

构建基于高通量数据集数据的前列腺癌诊断模型并验证其性能。

方法

筛选从GEO下载的Taylor_prostate数据集,并用遗传算法进行进一步筛选,最终运用人工神经网络算法对数据进行分析,建立诊断模型。用10倍交叉验证法对模型进行内部验证,下载两个Grasso数据集(GPL6480和GPL6848)进行外部独立验证。

结果

经过两次筛选共获得5个基因ACADL、ACTG2、CACNA2D1、PCP4和SPARCL1。该模型的ROC曲线下面积为94.62。10倍交叉验证和外部独立验证的结果均良好。

结论

基于高通量数据集构建的前列腺癌诊断模型性能良好。

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