联合肝癌患者病理和预后相关蛋白数据构建肝癌预后决策树模型

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目的利用肝癌患者临床病理信息和预后相关蛋白数据,采用决策树方法构建肝癌预后模型。方法从TCGA数据库中获得肝癌组织反相蛋白质阵列,使用LASSO逻辑回归筛选Tubulinα-1B、PAI-1和B-raf蛋白为肝癌候选预后标志物。采用免疫组化分析中山大学肿瘤防治中心775例肝癌患者癌组织中Tubulinα-1B、PAI-1和B-raf蛋白表达。使用决策树方法鉴定肝癌患者临床病理信息和预后相关蛋白表达数据在预测肝癌预后中的重要性并进行预后分层。结果决策树模型的分叉节点分别为TNM分期、Tubulinα-1B、
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