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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利一种基于特征基因提取的癌症患者生存状态预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115376689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211026600.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于特征基因提取的癌症患者生存状态预测方法是由李艳香;龚杰设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征基因提取的癌症患者生存状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征基因提取的癌症患者生存状态预测方法，该方法包括：基于层次聚类方法对数据集中的数据进行分类，得到分类后的数据；对分类后的数据进行差异分析，确定差异特征基因；基于特征基因训练Lasso模型、Ridge模型和RandomForestSRC模型并提取交集特征基因；对交集特征基因进行归一化处理并根据归一化结果进行筛选，得到最终特征基因；基于最终特征基因构建训练集并对预测模型进行训练，得到训练完成的预测模型；基于训练完成的预测模型进行癌症患者生存状态预测。通过使用本发明，能够解决在样本量少、特征变量多的情况下无法提取到有意义特征的问题，从而提高预测准确率。本发明可广泛应用于状态预测领域。

本发明授权一种基于特征基因提取的癌症患者生存状态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征基因提取的癌症患者生存状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于层次聚类方法对数据集中的数据进行分类，得到分类后的数据；对分类后的数据进行差异分析，确定差异特征基因；基于差异特征基因训练Lasso模型、Ridge模型和RandomForestSRC模型并提取交集特征基因；对交集特征基因进行归一化处理并计算对应的系数评分，得到最终特征基因；基于最终特征基因和患者常规特征构建训练集并对预测模型进行训练，得到训练完成的预测模型；基于训练完成的预测模型进行癌症患者生存状态预测；还包括：根据最终特征基因计算风险评估系数；基于KM曲线和HR值验证风险评估系数的准确性；所述对分类后的数据进行差异分析，确定差异特征基因这一步骤，其具体包括：基于分类后的数据，两两之间进行差异性分析，得到差异性分析结果；通过火山图显示差异性分析结果，并选择两两类别之间大于预设阈值的差异特征；通过韦恩图显示各类别挑选出的差异特征，获得所有类别之间差异特征的交集，得到差异特征基因；所述基于差异特征基因训练Lasso模型、Ridge模型和RandomForestSRC模型并提取交集特征基因这一步骤，其具体包括：基于特征基因训练Lasso模型，提取非零特征系数绝对值前预设数量的特征基因；基于特征基因训练Ridge模型，提取非零特征系数绝对值前预设数量的特征基因；基于特征基因训练RandomForestSRC模型，提取非零特征系数绝对值前预设数量的特征基因；对三种模型提取到的基因取交集，得到交集特征基因；归一化处理的计算公式如下： 上式中，x表示特征基因的系数，x’表示归一化后的特征基因的系数；所述系数评分的计算公式如下： 上式中，表示lasso模型得到基因系数的归一化结果，表示Ridge模型得到基因系数的归一化结果，表示RandomForestSRC模型得到基因系数的归一化结果，coefficientxi表示系数评分；风险评估系数的计算公式如下： 上式中，ExpressionmRNAij表示样本i的第j个基因的表达值，CoefficientmRNAij表示样本i的第j个基因的系数评分，Risk_coefi表示样本i的风险评估系数。

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