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申请/专利权人：武汉科技大学
摘要：本发明公开一种COVID‑19和肺癌标志物筛选及预后风险模型构建方法：基于机器学习筛选出COVID‑19和肺癌相关联基因,进行单因素COX分析、LASSO回归分析、多因素COX分析，得到COVID‑19和肺癌共同预后标志物，并构建COVID‑19和肺癌预后风险模型；风险模型的预后效能及死亡风险评估显示，预后标志物具有高度特异性和敏感性，可用于COVID‑19和肺癌预后评估；预后标志物与患者肿瘤原发灶大小、淋巴结受累情况和肿瘤病理分期高度相关，可用于筛选高危群体，指导临床个体化治疗方案的制定。
主权项：1.COVID-19和肺癌共同分子标志物以及预后风险模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取肺癌患者和健康人基因表达数据，得到肺癌差异基因数据集；从患者数据库获取COVID-19相关基因，得到COVID-19相关基因数据集；COVID-19相关基因数据集和肺癌差异基因数据集的结果相交，得到COVID-19和肺癌相关联基因；S2、对COVID-19和肺癌相关联基因进行单因素COX分析，得到与患者总生存率相关的关键基因；S3、将S2的结果进行LASSO回归分析，得到与患者预后生存状态相关的基因；S4、将S3的结果进行多因素COX分析，得到影响COVID-19和肺癌患者的预后独立因素基因，即COVID-19和肺癌共同预后标志物，所述共同预后标志物为F12、CDK5RAP3、GFAP、GNG7、TRPA1、NELL2和UNC5D。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉科技大学 COVID-19和肺癌标志物筛选及预后风险模型构建方法
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