基于"极少"特征标志物的卵巢癌两步预测模型研究

摘要：

卵巢癌是目前死亡率最高的妇科疾病之一,利用信息学手段挑选特征肿瘤标志物已被广泛用于包括卵巢癌在内的肿瘤分类、诊断研究.但是研究中单纯以提高分类率为指标而忽视敏感性和特异性的均衡,且模型为多变量或者复杂模型,成本过高,不太适合临床应用.为此,提出一种基于"极少"特征标志物的两步预测模型,利用先期提取的多个特征作敏感性和特异性测试,然后构建特征变量的两步预测模型.先用单个变量预测,在一个变量不能得到可靠结果时,才增加另一变量参与模型.实验显示,筛选出的PPE8+LPFA和PPE8+LPC0两对变量组合的敏感性和特异性显著、均衡,变量之间的相关性较小,且分类结果和4个变量的分类结果相当,与9个变量的分类率只差4%～5%.所提出的基于极少特征标志物的两步预测模型结构简单,在保持相同分类效果的前提下大大减少了用于预测的变量,为实际应用提供方便,同时在一定程度上节约了经济成本.

关键词："极少"特征标志物、敏感性、特异性、卵巢癌

所属期刊栏目：29

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60801055,60801054;国家杰出青年基金60788101;浙江省自然科学基金Z2090299;浙江省大学生创新项目ZX090702006;浙江省研究生创新科研项目YK2009055

在线出版日期：2010-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：551-556