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申请/专利权人：重庆医科大学
摘要：本发明公开了一种前列腺癌的诊断模型构建方法，包括以下步骤：Step1获取PCa的基因表达谱数据；Step2对PCa的基因表达谱数据进行差异表达谱分析，筛选出PCa中的差异基因；Step3针对PCa中的差异基因通过机器学习方法中的GAE算法筛选关键基因；Step4对GAE的计算结果，通过PPI分析得到10个高表达基因和6个低表达基因；Step5通过单因素回归分析和多因素回归分析建立预后模型；Step6根据预后模型参数构建PCa的诊断模型；Step7对PCa诊断模型进行验证。本发明构建并验证了由4个基因构建的PCa诊断模型，这为PCa患者的个性化精准治疗提供了依据。
主权项：1.一种前列腺癌的诊断模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：Step1）获取PCa即ProstateCancer前列腺癌的基因表达谱数据；Step2）对PCa的基因表达谱数据进行差异表达谱分析，筛选出PCa中的差异基因；Step3）针对PCa中的差异基因通过机器学习方法中的GAE即GraphAutoencoder算法筛选关键基因；Step4）对GAE的计算结果，通过PPI分析得到关键基因中的10个高表达基因和6个低表达基因；Step5）通过单因素回归分析和多因素回归分析建立预后模型；所述的建立预后模型的具体方法如下：通过单因素Cox比例风险模型找出与PCa预后相关的关键基因，再通过多因素Cox比例风险模型构建一个基于4个基因的诊断模型，所述诊断模型通过以下公式计算：预后风险指标=0.3153×TOP2A基因表达水平+0.2987×UBE2C基因表达水平+-0.7064×MYL9基因表达水平+-0.4628×FLNA基因表达水平；Step6）根据预后模型参数构建PCa的诊断模型；Step7）对PCa诊断模型进行验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆医科大学 一种前列腺癌的诊断模型构建方法
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