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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明公开了一种头颈鳞状细胞癌的放疗敏感性预测方法及设备，包括导入患者的RNA‑seq基因数据及临床信息数据；进行差异表达分析和加权基因共表达网络分析，得到与放疗相关的基因模块；进行单因素Cox分析和Lasso回归分析，筛选放疗相关模块中的基因，得到放射治疗相关重要基因；筛选出的基因进行多因素Cox分析，得到基因系数和基因得分的线性组合作为风险评分；风险评分和患者的临床特征作为梯度提升机GBM方法的输入，对患者进行生存概率预测，预测结果的中位数作为阈值将患者划分为放疗敏感或非敏感组别。本发明通过综合利用基因表达数据和患者的临床特征，为头颈鳞状细胞癌患者的放疗敏感性提供了准确的预测，有助于个体化治疗方案的制定和优化。
主权项：1.一种头颈鳞状细胞癌的放疗敏感性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据输入：将头颈鳞状细胞癌患者的信息导入，其中包含患者的RNA-seq基因数据以及患者的临床数据信息；S2：差异表达分析和加权基因共表达网络分析：S2.1：根据差异表达分析结果中的显著性水平和对数倍数变化作为阈值来筛选得到与放疗相关的差异基因；S2.2：使用加权基因共表达网络分析方法分析差异基因，结果中与是否经过放射治疗这一性状的相关度最高的基因模块被认为是“放射治疗相关模块”；S3：基因筛选：“放射治疗相关模块”中包含的基因通过单因素Cox分析和Lasso回归进行生存分析，从而找到影响放疗敏感性的最相关重要基因；S4：风险评分计算：筛选出的基因通过多因素Cox回归分析得到基因系数，将其和基因得分的线性组合作为风险评分；S5：生存概率预测及敏感性预测：S5.1：将风险评分和患者的临床特征作为输入，使用梯度提升机GBM方法对其进行生存概率预测；S5.2：利用预测结果的中位数作为阈值，将患者划分为放疗敏感或非敏感组别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 头颈鳞状细胞癌的放疗敏感性预测方法及设备
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