摘要：
选取癌症基因组图谱数据库的肺鳞状细胞癌(Lung Squamous Cell Carcinoma,LUSC)样本作为数据集,在全基因组的水平上研究肺鳞状细胞癌病人从正常到发病I期基因表达的变化,寻找与LUSC发病密切相关的早期标志物,并建立一种基于早期标志基因的肿瘤预测模型。方法采用模式识别分类法和基因通路和功能分析相结合的筛选方法,对LUSC的早期标志物进行识别,并运用Fisher判别建立肿瘤预测模型。得到12个LUSC的早期标志物,分别是CLDN18,CD34,ESAM,JAM2,CDH5,F11,F8,CFD,MRC1,MARCO,SFTPA2和SFTPA1,机器学习建模后对LUSC早期...
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来源 ：
生物信息学
年份： 2020
期： 04
卷： 18
页码： 223-235
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