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基于多组学数据融合构建乳腺癌生存预测模型
被引量:
6
1
作者
齐惠颖
江雨荷
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第8期88-93,共6页
【目的】更好地预测乳腺癌生存期,探索融合多种组学数据利用机器学习方法构建乳腺癌生存预测模型。【方法】通过对TCGA数据库中乳腺癌的基因表达、拷贝数变异、DNA甲基化和蛋白质表达4种组学数据的融合,使用随机森林算法建立预测模型。...
【目的】更好地预测乳腺癌生存期,探索融合多种组学数据利用机器学习方法构建乳腺癌生存预测模型。【方法】通过对TCGA数据库中乳腺癌的基因表达、拷贝数变异、DNA甲基化和蛋白质表达4种组学数据的融合,使用随机森林算法建立预测模型。【结果】在测试数据集上该模型对乳腺癌分类预测的精确率为97.22%,召回率为98.13%。通过AUC值对比不同类型组合组学数据的预测性能,融合多组学数据的AUC值为0.8393,性能最好。【局限】由于样本数量的限制,模型普适性还有待进一步验证。【结论】融合多种组学数据构建乳腺癌预测模型是一种有效提高预测性能的方法。
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关键词
组学数据融合
随机森林
乳腺癌生存预测
原文传递
题名
基于多组学数据融合构建乳腺癌生存预测模型
被引量:
6
1
作者
齐惠颖
江雨荷
机构
北京大学医学人文学院
北京大学医学部
出处
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第8期88-93,共6页
基金
国家自然科学基金项目“基于组学大数据的免疫细胞及其亚群的标志分析系统分析与鉴定”(项目编号:31670947)的研究成果之一
文摘
【目的】更好地预测乳腺癌生存期,探索融合多种组学数据利用机器学习方法构建乳腺癌生存预测模型。【方法】通过对TCGA数据库中乳腺癌的基因表达、拷贝数变异、DNA甲基化和蛋白质表达4种组学数据的融合,使用随机森林算法建立预测模型。【结果】在测试数据集上该模型对乳腺癌分类预测的精确率为97.22%,召回率为98.13%。通过AUC值对比不同类型组合组学数据的预测性能,融合多组学数据的AUC值为0.8393,性能最好。【局限】由于样本数量的限制,模型普适性还有待进一步验证。【结论】融合多种组学数据构建乳腺癌预测模型是一种有效提高预测性能的方法。
关键词
组学数据融合
随机森林
乳腺癌生存预测
Keywords
Omics Data Fusion
Random Forest
Breast Cancer Survival Prediction
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多组学数据融合构建乳腺癌生存预测模型
齐惠颖
江雨荷
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019
6
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