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申请/专利权人：中山大学孙逸仙纪念医院
摘要：本发明提供了一种基于LncRNA和免疫细胞特征的乳腺癌分型预测方法及系统，所述方法包括：获取第一RNA测序数据集和第二RNA测序数据集；将所述第一RNA测序数据集输入至预设的LncRNA聚类模型，以使所述LncRNA聚类模型将所述第一RNA测序数据集中的各个RNA测序数据聚类为不同的LncRNA亚型；将所述第一RNA测序数据集输入至预设的免疫细胞特征聚类模型，以使所述免疫细胞特征聚类模型将所述第一RNA测序数据集中的各个RNA测序数据聚类为不同的免疫亚型；结合所述各个LncRNA亚型和所述各个免疫亚型，获得若干不同的乳腺癌分型；将待预测患者的病理切片图像输入至预设的分型预测模型，以使所述分型预测模型生成对应的乳腺癌分型预测结果，提高了免疫治疗的疗效预测和预后预测的准确性。
主权项：1.一种基于LncRNA和免疫细胞特征的乳腺癌分型预测方法，其特征在于，包括：获取若干历史乳腺癌患者的第一RNA测序数据集和若干接受免疫治疗患者的第二RNA测序数据集；将所述第一RNA测序数据集输入至预设的LncRNA聚类模型，以使所述LncRNA聚类模型将所述第一RNA测序数据集中的各个RNA测序数据聚类为不同的LncRNA亚型，其中，所述LncRNA聚类模型是根据所述第二RNA测序数据集的特征集合构建获得；将所述第一RNA测序数据集输入至预设的免疫细胞特征聚类模型，以使所述免疫细胞特征聚类模型将所述第一RNA测序数据集中的各个RNA测序数据聚类为不同的免疫亚型，其中，所述免疫细胞特征聚类模型是根据所述第二RNA测序数据集的各个免疫细胞以及对应的ssGSEA评分构建获得；结合所述各个LncRNA亚型和所述各个免疫亚型，获得若干不同的乳腺癌分型；将待预测患者的病理切片图像输入至预设的分型预测模型，以使所述分型预测模型生成对应的乳腺癌分型预测结果，其中，所述乳腺癌分型预测结果为所述若干不同的乳腺癌分型的其中之一，所述分型预测模型是基于历史乳腺癌患者的病理切片数据和预训练的卷积神经网络模型构建获得。
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百度查询： 中山大学孙逸仙纪念医院 一种基于LncRNA和免疫细胞特征的乳腺癌分型预测方法及系统
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