【摘 要】
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由于肺腺癌早期病征不够明显,传统的检测方法难以达到早期临床诊断的要求.目前,基于甲基化分子标记进行癌症的早期诊断则展现出很好的发展前景.本研究在训练集中筛选出在肺腺
【机 构】
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复旦大学生命科学学院生物统计学与计算生物学系
【基金项目】
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教育部博士点专项科研基金(博导类)(20120071110018)
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由于肺腺癌早期病征不够明显,传统的检测方法难以达到早期临床诊断的要求.目前,基于甲基化分子标记进行癌症的早期诊断则展现出很好的发展前景.本研究在训练集中筛选出在肺腺癌与正常样本中甲基化差异度最大的10个甲基化探针,并基于此构建广义线性诊断模型,同时引入Lasso方法进行模型的变量选择.最终得到由4个探针(分别对应于基因TRIM58、HOXA9、HOXB4、PRAC)作为变量的诊断模型,并提供了合理的分类阈值区间.在3个测试集使用该模型都表现出很好的诊断效果,ROC曲线的AUC均在0.99以上.
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