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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。