本文關鍵詞：肺鱗狀細胞癌癌癥發(fā)展模式識別分類模型及特征基因識別

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【摘要】：本文利用先進的生物信息學方法,首次從全基因組水平綜合基因表達、甲基化水平和拷貝數(shù)變異三類數(shù)據(jù),尋找與肺鱗狀細胞癌(LUSC)發(fā)生和發(fā)展密切相關的特征基因,為進一步解釋其內在機理、開發(fā)新的靶向藥物和治療手段提供更加深入的理論依據(jù).為克服全基因組數(shù)據(jù)超高維高噪聲小樣本特性對機器學習算法性能的影響,防止信息飽和現(xiàn)象的干擾,本文創(chuàng)新性地組合應用4種特征基因篩選方法,分別從特異性、相關性、生物學功能和對腫瘤分類模型的貢獻等多個方面,通過迭代降維技術遞歸篩選真正的特征基因.研究中,我們以TCGA(The Cancer Genome Atlas project)數(shù)據(jù)庫中的LUSCⅠ~Ⅲ期病人樣本為例,對其基因表達數(shù)據(jù)(GE)、基因甲基化數(shù)據(jù)(ME)以及拷貝數(shù)變異數(shù)據(jù)(CNV)進行分析.結果篩選出67個GE特征基因,對3類樣本分類的平均準確率達到86.29%,70個ME特征基因,相應的分類準確率為90.92%,31個CNV特征基因,相應的分類準確率為69.16%.KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)和IPA(Ingenuity Pathway Analysis)對上述3類特征基因集在代謝通路水平和基因調控網(wǎng)絡水平上的分析,證明了其在調控水平上的密切關系.同時也表明,識別的特征基因與LUSC腫瘤進展之間有著重要的直接關系,這對了解腫瘤機理以及新靶向治療的發(fā)展非常重要.
【作者單位】： 天津大學化工學院;大連醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院腫瘤科;University
【關鍵詞】： 肺鱗狀細胞癌 基因表達 基因甲基化 拷貝數(shù)變異 腫瘤進展 模式識別
【基金】：國家自然科學基金資助項目(31271351)~~
【分類號】：R734.2
【正文快照】： 肺癌以其常年高居首位的致死率,一直是癌癥研究領域的熱點和難點.按照病理學或組織學來劃分,肺癌分為非小細胞肺癌(non-small cell lungcancer,NSCLC)和小細胞肺癌,其中NSCLC占肺癌病人總數(shù)大約85%,而鱗狀細胞癌(lung squamouscell carcinoma,LUSC)則占NSCLC的30%以上,在全球

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