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申请/专利权人：山东大学
摘要：本公开提供了胶质母细胞瘤预后生物标志物筛选分析方法及系统，涉及跨组学数据驱动技术领域，获取癌症基因组图谱的多组学数据；在多组学数据中进行初步筛选，选择多个组学层的预后因素，确定甲基化位点和基因，构建预后基因完整列表；基于马尔可夫毯子的MMPc算法识别每个预后基因的混杂变量；再利用目标最大似然估计方法计算每个预后基因对设定的结果变量的因果影响，获取每个预后基因因果影响的估计概率得分，使用修改后的曝露值重新估计结果回归模型，结合估计的概率得分和重新估计的结果回归模型，获得因果效应的定向最大似然估计值，以此确定与胶质母细胞瘤相关的预后基因。
主权项：1.胶质母细胞瘤预后生物标志物筛选分析方法，其特征在于，包括：获取癌症基因组图谱的多组学数据；在多组学数据中进行初步筛选，选择多个组学层的预后因素，确定甲基化位点和基因，构建预后基因完整列表；具体的，在多组学数据中，采用单变量Cox回归分析方法初步筛选四个组学层的预后基因因素，包括：DNA甲基化、基因表达阵列、拷贝数变异和体细胞突变；基于马尔可夫毯的MMPc算法识别每个预后基因的混杂变量；再利用目标最大似然估计方法计算每个预后基因对设定的结果变量的因果影响，获取每个预后基因因果影响的估计概率得分，使用修改后的曝露值重新估计结果回归模型，结合估计的概率得分和重新估计的结果回归模型，获得因果效应的定向最大似然估计值，以此确定与胶质母细胞瘤相关的预后基因；具体的，目标最大似然估计方法首先通过拟合一系列预测模型来估计曝露或治疗的概率和结果回归，概率模型估计根据观察到的协变量接受曝露或治疗的概率，而结果回归模型估计曝露或治疗与结果变量之间的关系，使用估计的概率得分创建定向干预，所述定向干预根据估计的概率得分修改观察到的曝露或治疗值，然后，使用修改后的曝露值重新估计结果回归模型；最后，结合估计的概率得分和重新估计的结果回归模型，获得因果效应的定向最大似然估计。
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百度查询： 山东大学 胶质母细胞瘤预后生物标志物筛选分析方法及系统
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