基于权重基因共表达网络的肺腺癌风险预测模型构建

发布时间：2024-01-26 22:52

　　研究背景与目的:在世界范围内,肺癌是发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一,其中肺腺癌(Lung adenocarcinoma,LAC)是肺癌最常见的病理类型之一。由于肺癌患者早期缺乏明显的临床症状,当患者出现症状就诊发现肺癌时往往已经错过了治疗的最佳时机。目前临床上发现和诊断肺癌主要通过影像学检查和组织活检,这些手段在肺癌的早期诊断上尚未普及。下一代测序(Next-generation sequencing,NGS)技术为探索疾病的分子特征和机制、发现新的诊断标志物和治疗靶点提供了高通量数据和新途径。本研究旨识别高风险的LAC患者,以便制定更适合的治疗手段和随访策略,从而改善整体预后,同时发现LAC新的生物标志物和分子机制,以促进其诊断、预后、预测、疾病监测和新兴疗法的发展。方法:本研究收集了公共数据库肿瘤基因图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)上498例含有临床随访信息的LAC肿瘤组织的RNA-seq数据,通过低表达过滤及去重复处理后保留12914个蛋白编码基因信息。将498例LAC患者按病理分期分层随机分为348例的测试集和150例的验证集。对测试集中123...

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图１－３权重基因共表达网络??

图１－４模块４临床特征的相关性??注：每一列代表…个基因模块，每一行代表一个临床特征，每个单元格?

图２－］通过十则交叉验证选择Ａ??注？．红点及竖线代表了每个Ａ对应的对数偏似然函数值士标准误差（Ｓｔａｎｄａｒｄ?ｅｒｒｏｆ，ＳＥ），??

本文编号：3885839