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申请/专利权人：南京亿科人群健康研究院有限公司
摘要：本发明属于基因工程和肿瘤学领域，公开了一种用于联合影像组学辅助诊断恶性肺结节的血浆cfDNA特征模型及其应用。该血浆cfDNA特征模型为新异构体特征，核小体覆盖模式特征，片段大小比值特征，拷贝数变异特征和断裂点序列的组合。本发明恶性肺结节相关的cfDNA特征标志；通过血浆cfDNA检测试剂盒的研制和应用，促进外周血cfDNA相关研究结果的临床转化，可使恶肺结节的诊断更加方便易行，为临床医生快速掌握患者病情，为临床治疗效果评价奠定基础。
主权项：1.一种用于联合影像组学辅助诊断恶性肺结节的血浆cfDNA特征模型的构建方法，其特征在于，该构建方法包括以下步骤：1选择研究样本：选择经病理学明确诊断的恶性肺结节病人样本和经病理学明确诊断为良性结节且性别可比的良性对照样本，所述的恶性肺结节病人样本和良性对照样本采血前未经过手术和放化疗，无手术前放化疗；2提取外周血样本cfDNA：提取恶性肺结节病人样本和良性对照样本的血浆cfDNA；3Illumina@NovaSeq高通量测序：制备cfDNA全基因组测序文库，对所制备的cfDNA全基因组测序文库进行定量，对定量后的全基因组文库进行深度8X的测序；4统计分析：对步骤3获得的测序数据进行统计分析，比较恶性肺结节病人样本与良性对照样本之间外周血cfDNA特征的差异；在连续性变量运用Wilcoxon检验，在两组间比例差异采用Fisher精确检验；5筛选血浆cfDNA特征及影像组学特征：所述的血浆cfDNA特征包括新异构体特征，核小体覆盖模式特征，片段大小比值特征，拷贝数变异和断裂点序列；所述的影像组学特征为临床上基于Pyradiomics在低剂量螺旋CT扫描提取的影像特征；6机器学习评估模型与独立样本验证：为了评估血浆cfDNA特征用于恶性结节鉴别的效果，通过机器学习和五折交叉验证来评估各个指标的效能。
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百度查询： 南京亿科人群健康研究院有限公司 一种用于联合影像组学辅助诊断恶性肺结节的血浆cfDNA特征模型及其应用
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