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申请/专利权人：中国人民解放军总医院第五医学中心

摘要：本发明公开了一种非小细胞肺癌数据的处理方法，其包括获取待测样本的基因表达数据；将所述待测样本的基因表达数据输入到分类预测模型，得到高风险或低风险的分类结果。分类预测模型的构建方法包括：获取训练集样本的数据和样本对应的临床特征数据；获取免疫相关基因数据；从所述训练集样本的数据中提取与非小细胞肺癌转移性状相关的预后基因及其表达情况，并与所述免疫相关基因数据取交集，得到交集基因为候选基因；对所述候选基因进行筛选得到免疫特征基因及其表达情况；基于所述免疫特征基因构建模型，得到分类预测模型。

主权项：1.一种非小细胞肺癌数据的处理方法，包括：获取待测样本的基因表达数据；将所述待测样本的基因表达数据输入分类预测模型，得到高风险或低风险的分类结果；基于所述高风险的分类结果，输出所述待测样本第一基因集高表达的结果；基于所述低风险的分类结果，输出所述待测样本第二基因集高表达的结果；所述第一基因集包括以下一种或几种：RARB、FGFRL1、HNF4G、SEMA4G、C5AR2；所述第二基因集包括以下一种或几种：IL6ST、IL20RA、TNFSF15、PLTP、TNFRSF18、NOS2、RORA、FGFR2、PI3CXCL6、SYTL3、CXCL17、PI3；所述分类预测模型的构建方法包括：获取训练集样本的数据和样本对应的临床特征数据；获取免疫相关基因数据；从所述训练集样本的数据中提取与非小细胞肺癌转移性状相关的预后基因及其表达情况，并与所述免疫相关基因数据取交集，得到交集基因为候选基因；所述与非小细胞肺癌转移性状相关的预后基因及其表达情况的获取方法包括：对所述训练集样本的数据进行共表达网络分析，得到M个共表达模块，M为自然数整数；对所述M个共表达模块和所述临床特征数据进行相关性分析，得到目标共表达模块以及所述目标共表达模块对应的基因；对所述目标共表达模块对应的基因进行回归分析，得到所述与非小细胞肺癌转移性状相关的预后基因及其表达情况；所述对所述训练集样本的数据进行分析的方法包括：计算所述训练集样本的数据中基因的参考值并排序，筛选出N个基因，N为自然数整数；所述参考值为MAD值；对所述N个基因进行共表达网络分析，得到所述M个共表达模块；对所述候选基因进行筛选得到免疫特征基因及其表达情况；基于所述免疫特征基因构建模型，得到分类预测模型。

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