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申请/专利权人：南昌大学

摘要：本发明保护一种老年乳腺癌衰老评分模型的构建方法及其应用，属于生物信息学技术领域。本发明使用生物信息学方法筛选出影响老年乳腺癌患者的衰老基因，从癌症基因组图谱TCGA数据库下载美国国家癌症中心收集的老年乳腺癌患者的mRNA转录组测序数据及临床资料，通过无监督聚类分析将老年乳腺癌患者分为两种不同的衰老模式，将mRNA转录组在两种衰老模式下作差异分析，得到差异基因，对差异基因使用随机森林的特征选择筛选出特征基因，通过机器学习算法利用多个特征基因构建老年乳腺癌衰老评分模型，发现衰老评分越高的患者预后越差，该模型为预测老年乳腺癌患者预后以用临床治疗提供用药指导，具有重要的临床应用价值。

主权项：1.一种老年乳腺癌衰老评分模型的构建方法，包括以下步骤：S1两种不同的衰老模式从五个基因集数据库MSigDB,HAGR,GeneCards,PathCards,和Biocarta中下载了与衰老相关的基因，选择了在不同基因集中反复出现的25个关键衰老基因，包括TP53，CDKN1A，CDKN2A，SIRT1，RB1，TERT，CDK4，CDKN2B，MAPK1，MAPK14，MTOR，TERF2，UBC，CDK6，HMGA2，E2F1，CCNA2，MDM2，CXCL8，HSPA8，LMNB1，MAPK3，MAPKAPK5，ATM和CDKN1B；从癌症基因组图谱TCGA数据库下载美国国家癌症中心收集的513位老年乳腺癌患者的mRNA转录组测序数据及临床资料，分析mRNA转录组测序数据，从基因表达的维度上探究老年乳腺癌患者之间存在的模式差异，将老年乳腺癌患者的转录组信息依据25个衰老基因的表达量进行无监督聚类分析，进而把老年乳腺癌患者分为两种不同的衰老模式；S2将老年乳腺癌患者的转录组信息根据S1中得到两种不同的衰老模式做差异分析，选择的差异分析方法是“DESeq2”，分析得到两种衰老模式下的差异基因；并对差异基因进行过滤，选择的过滤参数为|log2FC|1且FDR0.05，得到老年乳腺癌两种不同衰老模式的差异基因，S3对S2步骤得到的差异基因通过随机森林的特征选择筛选能够区分S1中两个衰老模式的特征基因；S4通过机器学习算法中的单类逻辑回归OCLR得到区分S1中两个衰老模式的特征基因的权重的模型其中：Rw是正则化项；λ1和λ2分别是套索和岭范数惩罚的系数；dj是特征j的权重；wj是w中第j个元素即权重向量的第j维；m是平移系数向量；P是特征关联惩罚矩阵；T表示转置操作；计算患者特征基因表达与特征基因权重的相关系数；S5衰老评分计算：整合待测患者数据与TCGA数据，去除数据的批次效应，得到以S3所述的特征基因为行，老年乳腺癌患者的编号为列的表达矩阵，将该表达矩阵中每个患者的特征基因表达信息与S4中的特征基因权重计算相关性，从而得到患者衰老评分。

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百度查询： 南昌大学 一种老年乳腺癌衰老评分模型的构建方法及其应用