随机生存森林在小细胞肺癌预后分析中的应用(1)
[摘要] 目的 辨识与小细胞肺癌具有本质关联的基因变量,可以帮助临床医生制定个性化治疗方案,延长患者生存期,提高患者预后生活质量。 方法 共入组 117例小细胞肺癌患者,含41000个基因变量,8个一般特征。利用随机生存森林方法结合基因表达谱及预后数据从一系列基因变量中探索与小细胞肺癌具有密切相关的基因变量。 结果 一般特征及EGFR、K-ras、p53表达在预后上无明显差异;所挑选的前12个基因中,FTCD、BTC、PSMC4、SLC43A1与小细胞肺癌具有密切的关系,而UCHL5、PSMC4与PSMD7、PCSK4、VPS13D与VPS13A具有调控依赖关系。 结论 随机生存森林可以高效的辨识与预后具有密切相关的本质基因。[关键字] 小细胞肺癌;随机生存森林;基因表达谱;生存分析;基因调控
[中图分类号] R734 [文献标识码] A [文章编号] 1673-9701(2016)17-0004-05
Application of random survival forests in the analysis of small cell lung cancer prognosis
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