【摘 要】
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目的·根据粪便样本宏基因组学数据建立肠道菌群标签,探索用于筛查与诊断大肠癌的非侵入性方法。方法·共纳入285例样本,根据随机森林分类算法筛选出与大肠癌发生密
【机 构】
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上海交通大学医学院附属仁济医院消化科,上海交通大学医学院附属仁济医院病案统计中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(31371273);上海市教育委员会高校“青年东方学者”(QD2015003);上海市教育委员会高峰高原学科建设计划(20161309)~~
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目的·根据粪便样本宏基因组学数据建立肠道菌群标签,探索用于筛查与诊断大肠癌的非侵入性方法。方法·共纳入285例样本,根据随机森林分类算法筛选出与大肠癌发生密切相关的特征细菌;利用6种机器学习分类模型建立大肠癌的诊断模型,并进行内部和外部验证。结果·首先筛选出了9种与大肠癌发生密切相关的特征细菌,利用这9种细菌建立了6种诊断模型。其中随机森林模型准确率最高(达0.847 7),其在内部验证集和外部验证集中的准确率分别为0.815 8和0.734 4,在全集中受试者工作特征(re
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