10.3969/j.issn.1007-4287.2021.03.036
构建基于20基因的急性髓系白血病预后生存模型
目的 利用Firehose数据库的数据,分析与急性髓系白血病(AML)发生、发展及预后相关的分子标志物,构建基于机器学习算法的AML 1年预后模型.方法 从GDC(Genomic Data Commons)的外部链接Broad Firehose数据库中下载关于AML患者的临床及转录组数据,筛选出符合要求的生存期及mRNA测序数据的病历共163例.运用R语言DESeq程序包进行差异表达基因的筛选,并应用R语言的Rattle程序包构建基于20基因的AML1年预后生存模型.结果 EBF4、MTUS2、NT5E、AEF2、IGDCC4基因表达水平上调,与预后良好有关,ADAMTS2、TR-PM4、PACSIN1、CACNG4、SPON1、CCDC3、C100rf72、MAOA、ESPN、C1QA、LILRA4、UBXN10、LIF、WDR86、PEG10基因表达水平上调,与不良预后相关,可以作为AML发生、发展的相关生物标志物.与决策树(DesicionTree)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、线性回归(Linear Regression)、人工神经网络(ANN) AML预后模型相比,Boost模型曲线下面积(AUC)值最高,为0.75.结论 基于机器学习算法构建的模型能较准确地预测AML的预后,Boost预后模型判断AML患者1年预后的预测效果更佳.
急性髓系白血病、机器学习、基因表达、预后模型
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R733.71(肿瘤学)
国家重点研发计划;吉林省卫生科研人才专项;吉林省卫生技术创新项目;吉林省科技发展计划项目;吉林大学高层次科技创新团队建设项目
2021-04-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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