典型文献
基于机器学习的胰腺癌特征基因筛选初步研究
文献摘要：
背景与目的:胰腺癌是一种难治的癌症,90％以上的患者在诊断后1年内死亡.胰腺癌病变组织和正常组织之间存在差异表达基因(DEGs)可能与胰腺癌的发生和发展密切相关.本研究运用机器学习方法对胰腺癌DEGs进行筛选,以期为研究该病的发生机制提供依据.方法:从公共基因GEO数据库中筛选胰腺癌基因表达谱,使用线性回归模型软件包Limma对不同组的芯片进行差异性计算,归一化;使用R语言获得DEGs,对筛选出来的DEGs特征选择方法进一步进行筛选;基于获得的核心DEGs,采用AdaBoost和Bagging算法分别构建胰腺癌预测模型.用DAVID网站对核心DEGs进行GO功能分析和KEGG通路富集分析,再用STRING网站及Cytscape软件对核心DEGs进行蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络分析,最后用GEPIA网站对预后相关的核心DEGs行生存分析.结果:通过特征筛选,得到了 18个关键的DEGs;以该18个DEGs建立特征子集,结合AdaBoost算法建立了预测模型,预报准确率可以达到92.3％.通过对DEGs的GO和KEGG分析,发现CDK1、CCNA2和CCNB1有间接作用,对胰腺癌的形成和发展有一定的作用.生存分析显示,CDK1(P=0.000 8)、CCNB1(P=0.012)、CSK2(P=0.023)、CKS1B(P=0.001 3)的表达量与患者总生存期(OS)有相关性,它们的表达量越高,患者OS越短.结论:机器学习方法可较好地对胰腺癌特征基因进行筛选,对胰腺癌的诊治及相关的药物开发具有一定意义.
文献关键词：
胰腺肿瘤;基因表达谱;机器学习;计算生物学
中图分类号：
作者姓名：
魏伟;欧政林;窦晓淋;张帅;唐翎
作者机构：
中南大学湘雅医院普通外科,湖南长沙410008;中南大学湘雅医院药学部,湖南长沙410008;中南大学湘雅医院国家老年疾病临床医学研究中心,湖南长沙410008
文献出处：
引用格式：
[1]魏伟;欧政林;窦晓淋;张帅;唐翎-.基于机器学习的胰腺癌特征基因筛选初步研究)[J].中国普通外科杂志,2022(09):1203-1209
A类：
Cytscape,CSK2,CKS1B
B类：
基于机器学习,胰腺癌,特征基因,基因筛选,难治,断后,癌病,病变组织,正常组织,差异表达基因,DEGs,研究运用,机器学习方法,发生机制,GEO,癌基因,基因表达谱,线性回归模型,软件包,Limma,特征选择,选择方法,AdaBoost,Bagging,DAVID,功能分析,通路富集分析,STRING,蛋白相互作用,PPI,GEPIA,生存分析,特征筛选,特征子集,预报准确率,CDK1,CCNA2,CCNB1,有间,间接作用,总生存期,OS,越短,药物开发,胰腺肿瘤,计算生物学
AB值：
0.340695
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