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申请/专利权人：苏州科技大学
摘要：本发明提供一种基于机器学习的结直肠癌免疫预后的预测方法，涉及生物医学检测技术领域，具体步骤包括：收集免疫相关标志和途径特征的基因集，使用单样本基因集富集分析方法和共识聚类方法，基于免疫相关标志和途径特征的基因集，对结直肠癌患者进行亚型分组，筛选出显著差异表达基因；对这些基因进行单因素Cox回归分析，获得具有预后价值的免疫相关基因；利用机器学习组合算法训练多种预后模型，计算并比较其C‑index平均值，选择最佳模型构建结直肠癌免疫预后模型；根据该模型计算每位患者的风险评分值；根据患者的风险评分，预测其总体生存率和风险分组情况。本发明显著提升了模型对免疫微环境的反映能力，优化了预测精度，为结直肠癌患者的个性化治疗提供了科学依据。
主权项：1.一种基于机器学习的结直肠癌免疫预后的预测方法，其特征在于，具体步骤包括：S1.收集免疫相关标志和途径特征的基因集，使用单样本基因集富集分析方法和共识聚类方法，基于免疫相关标志和途径特征的基因集，对结直肠癌患者进行亚型分组，通过差异表达分析获得所对应的差异表达基因，比较不同免疫分组的差异表达基因，筛选出显著差异表达的基因；S2.基于GSE17538数据集中CRC患者的总生存时间和生存状态对显著差异表达的基因进行单因素Cox回归分析，获得具有预后价值的免疫相关基因；S3.基于免疫相关基因，利用机器学习组合算法训练多种预后模型，计算多种预后模型的C-index和C-index平均值,比较多种预后模型的C-index平均值，获知具有最高C-index平均值的组合算法模型，基于该组合算法模型构建结直肠癌免疫预后模型，该结直肠癌免疫预后模型中包含了13个基因，分别为CALB1、DOCK8、CASP1、RGS1、CD3D、BAG2、SOCS1、ISG15、SERPING1、GALNT6、GUCY2C、CFTR和APCDD1，根据结直肠癌免疫预后模型，计算每位患者的风险评分值；S4.根据每位患者的风险评分值，预测GSE17538、GSE29621、GSE38832、GEO-meta及TCGA数据集中的结直肠癌患者的总体生存率和风险分组情况。
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百度查询： 苏州科技大学 基于机器学习的结直肠癌免疫预后的预测方法
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