【摘 要】
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目的基于多个生物标记物之间存在交互作用的考虑,从大量癌症生物标记物中挖掘影响患者生存期的关键标记物集合,为癌症生物信息学方面研究提供一种新的分析方法。方法以患者生
【机 构】
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石家庄医学高等专科学校,河北省科学院应用数学研究所,河北省信息安全认证工程技术研究中心
【基金项目】
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河北省卫生健康委员会基金(20191505),河北省科学院科技计划项目资助(2017G09)
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目的基于多个生物标记物之间存在交互作用的考虑,从大量癌症生物标记物中挖掘影响患者生存期的关键标记物集合,为癌症生物信息学方面研究提供一种新的分析方法。方法以患者生存期为目标,设计了一种基于粒子群优化技术和朴素贝叶斯模型的混合方法,其中粒子群优化技术用以寻找具有积极交互作用的特征集合,朴素贝叶斯模型来度量挑选集合的重要程度。结果对265个病例,包含845个临床、治疗和生物标记物的因素,进行方法应用,针对5年生存期,挖掘出22个因素,预测精度达到92.88%,针对3~5年生存期,挖掘出26个因素,预测精度达到
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