| 肺鳞状细胞癌癌症发展模式识别分类模型及特征基因识别 |
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| 引用本文： | 张飞,王世祥,王玲,宋凯.肺鳞状细胞癌癌症发展模式识别分类模型及特征基因识别[J].生物化学与生物物理进展,2016,43(1):63-74. |
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| 作者姓名： | 张飞 王世祥 王玲 宋凯 |
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| 作者单位： | 天津大学化工学院，天津 300072,天津大学化工学院，天津 300072,大连医科大学附属第一医院肿瘤科，大连 116011,天津大学化工学院，天津 300072；University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, Texas 75235, USA |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(31271351) |
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| 摘 要： | 本文利用先进的生物信息学方法,首次从全基因组水平综合基因表达、甲基化水平和拷贝数变异三类数据,寻找与肺鳞状细胞癌(LUSC)发生和发展密切相关的特征基因,为进一步解释其内在机理、开发新的靶向药物和治疗手段提供更加深入的理论依据.为克服全基因组数据超高维高噪声小样本特性对机器学习算法性能的影响,防止信息饱和现象的干扰,本文创新性地组合应用4种特征基因筛选方法,分别从特异性、相关性、生物学功能和对肿瘤分类模型的贡献等多个方面,通过迭代降维技术递归筛选真正的特征基因.研究中,我们以TCGA(The Cancer Genome Atlas project)数据库中的LUSCⅠ~Ⅲ期病人样本为例,对其基因表达数据(GE)、基因甲基化数据(ME)以及拷贝数变异数据(CNV)进行分析.结果筛选出67个GE特征基因,对3类样本分类的平均准确率达到86.29%,70个ME特征基因,相应的分类准确率为90.92%,31个CNV特征基因,相应的分类准确率为69.16%.KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)和IPA(Ingenuity Pathway Analysis)对上述3类特征基因集在代谢通路水平和基因调控网络水平上的分析,证明了其在调控水平上的密切关系.同时也表明,识别的特征基因与LUSC肿瘤进展之间有着重要的直接关系,这对了解肿瘤机理以及新靶向治疗的发展非常重要.
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| 关 键 词： | 肺鳞状细胞癌，基因表达，基因甲基化，拷贝数变异，肿瘤进展，模式识别 |
| 收稿时间： | 2015/11/6 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2015/11/29 0:00:00 |
Pattern Recognition of The Lung Squamous Cell Carcinoma Tumor Progression Classification Model and Signature Genes Identification |
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| ZHANG Fei,WANG Shi-Xiang,WANG Ling and SONG Kai.Pattern Recognition of The Lung Squamous Cell Carcinoma Tumor Progression Classification Model and Signature Genes Identification[J].Progress In Biochemistry and Biophysics,2016,43(1):63-74. |
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| Authors: | ZHANG Fei WANG Shi-Xiang WANG Ling and SONG Kai |
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| Institution: | School of Chemical Engineering and Technology, Tianjin University, Tianjin 300072, China,School of Chemical Engineering and Technology, Tianjin University, Tianjin 300072, China,The First Affiliated Hospital Oncology of Dalian Medical University, Dalian 116011, China and School of Chemical Engineering and Technology, Tianjin University, Tianjin 300072, China; University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, Texas 75235, USA |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | vlung squamous cell carcinoma genome-wide mRNA gene expression gene methylation copy number variation tumor progression pattern recognition |
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