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选取癌症基因组图谱数据库的肺鳞状细胞癌(Lung Squamous Cell Carcinoma,LUSC)样本作为数据集,在全基因组的水平上研究肺鳞状细胞癌病人从正常到发病I期基因表达的变化,寻找与LUSC发病密切相关的早期标志物,并建立一种基于早期标志基因的肿瘤预测模型。方法 采用模式识别分类法和基因通路和功能分析相结合的筛选方法,对LUSC的早期标志物进行识别,并运用Fisher判别建立肿瘤预测模型。得到12个LUSC的早期标志物,分别是CLDN18, CD34, ESAM, JAM2, CDH5, F11, F8, CFD, MRC1, MARCO, SFTPA2 和 SFTPA1,机器学习建模后对LUSC早期癌症样本和正常肺组织样本的分类精度达到了98%以上。由基因SFTPA1和ESAM建立的LUSC早期肿瘤预测模型,对正常肺组织和LUSC肿瘤Ⅰ期样本的分类敏感性和特异性分别为99.18%和100%,并且独立验证集的分类准确率也在90%以上。结论 筛选出的12个早期分子标志物有望成为LUSC诊断的标志分子,并且建立的肿瘤预测模型具有极高的准确性,可以为LUSC的发生机理研究以及早期肿瘤预测提供帮助。 相似文献
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甲基化异常是肿瘤早期的频发事件,DNA甲基化随着时间的推移相对稳定,并且可以在血液中非侵入性地检测到,因此DNA甲基化具有成为癌症早期诊断生物标志物的巨大潜力.为了找到肺鳞状细胞癌(LUSC)潜在的诊断标志物,本文提出了一种LUSC特异性候选诊断标志物的识别方法,使用癌症基因组图谱数据库(TCGA)的LUSC的甲基化数据集,通过比较LUSC与正常肺组织和其他癌症类型,得到了6个LUSC特异性甲基化位点,使用支持向量机建立诊断模型,采用六折交叉划分数据集,验证特异性标志物的有效性. 6个标志物的组合在预测LUSC方面达到约93%～99%的灵敏度,在排除正常组织时达到100%的特异性,在排除其他癌症时达到约99%的特异性.我们的研究为LUSC的早期诊断提供了潜在的生物标志物. 相似文献
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