【摘 要】
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研究表明，慢性溃疡性结肠炎患者患结肠癌的风险明显高于正常人群。为了在结肠炎患者中进行结肠癌早期诊断，传统的方法为定期进行结肠镜检测。然而，结肠镜检测结肠炎和结肠癌患者
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研究表明，慢性溃疡性结肠炎患者患结肠癌的风险明显高于正常人群。为了在结肠炎患者中进行结肠癌早期诊断，传统的方法为定期进行结肠镜检测。然而，结肠镜检测结肠炎和结肠癌患者的敏感性并不高，如果要求患者结肠中只要有一个病灶被检测正确就判断为此患者检测正确，则结肠镜的敏感性分别为71.8％和100％。如果要求严格，即每个患者结肠的所有病灶均检测正确才判断为此患者检测正确，则结肠镜的敏感性分别为61.3％和76.1％。鉴于以上结肠镜的局限性，需要新的方法来对结肠炎患者进行结肠癌早期诊断。目前已有研究表明利用基因表达模式建立机器学习的方法能对癌症组织样本进行分类。然而，由于表达数据样本量较小，而机器学习的特征基因较多导致难以做出准确的统计推论，且这些方法的生物学解释不明确。因此，在本研究中，我们采用一种新的分类器(DEG-K-TSP)解决这个问题。DEG-K-TSP是一种基于基因对“相对表达逆转”的分类器，此方法简单且只需少量基因对便可准确地对结肠炎和结肠癌进行分类，并且得到的基因对能够应用到其他相同以及不同的芯片检测平台数据集中。本文我们采用多套表达谱数据集，涉及FIGU133 plus2 microarrays(GPL570)平台及其他芯片检测平台。利用HGU133 plus2 microarrays(GPL570)平台数据集中样本量最大的数据集筛选基因对，将得到的基因对应用到HGU133 plus2microarrays(GPL570)以及其它平台的数据集中，都得到了较高的敏感性和特异性(90％以上)。结果表明，该方法在不同数据集、不同平台间具有可移植性。本文采用多种平台的独立数据而非交叉验证来检验DEG-K-TSP方法，可以避免过拟合问题。然后，我们论证了DEG-K-TSP方法优于k-TSP方法。综上，DEG-K-TSP是一种基于基因芯片对癌症分类的有效算法。
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