【摘 要】
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目的 以乳腺癌病人的表达谱芯片数据为基础 ,探寻乳腺癌复发的相关基因。方法 对标化芯片数据进行缺失值处理后 ,分别用单因素COX回归模型和综合了聚类及多因素COX回归的综
【机 构】
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复旦大学公共卫生学院卫生统计与社会医学教研室
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目的 以乳腺癌病人的表达谱芯片数据为基础 ,探寻乳腺癌复发的相关基因。方法 对标化芯片数据进行缺失值处理后 ,分别用单因素COX回归模型和综合了聚类及多因素COX回归的综合法来筛选兴趣基因 ,然后通过兴趣基因对病人做样品聚类 ,以灵敏度、特异度、约登指数和Kaplan Meier法评价分类效果 ,最后结合文献和蛋白质数据库探寻乳腺癌复发的相关基因。结果 综合法筛出的 30个P <0 .0 1的基因对乳腺癌病人复发状况的预测效果最佳 ;单因素COX回归筛出的 1 0 2个P <0 .0 1的基因的预测效果较差 ;单因素COX回归筛出的 1 5个P <0 .0 0 1的基因预测效果最差。结论 综合法筛选得到的 30个基因可用来评价病人的预后状况 ,为进一步的生物学研究提供待选基因。
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