[发明专利]一种筛选特征mRNA用于诊断早期肺癌的方法在审
| 申请号： | 201911146308.6 | 申请日： | 2019-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN110751983A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 李艳坤;马昕鹏;董汝南;庞佳烽;景璟 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学(保定) |
| 主分类号： | G16B20/00 | 分类号： | G16B20/00;G16H50/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 071003 河北省保定市*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 诊断 肺癌 样本 线性判别分析 准确度 肺癌诊断 训练集 预测集 筛选 相乘 标准化处理 生物标记物 模型筛选 正常样本 转换矩阵 矢量 建模 标准化 保留 更新 | ||
【权利要求书】：
1.一种筛选特征mRNA用于诊断早期肺癌的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一，已知肺癌样本和正常样本的mRNA表达数据进行标准化处理，将其作为训练集；
步骤二，对训练集进行非相关线性判别分析，计算出变量对应的转换矩阵G；
步骤三，将标准化后的待诊断样本作为预测集，将其mRNA表达数据与G矩阵相乘，得到非相关判别矢量值，从而进行肺癌样本与正常样本的识别诊断；
步骤四，转换矩阵G绝对值的平均值为筛选阈值为K，当时，对应的mRNA被保留带入非相关线性判别分析(ULDA)模型继续计算，记录诊断准确度；
步骤五，多次重复运行步骤三，不断提高筛选阈值K使保留mRNA数量逐步减少，直到预测集诊断准确度开始下降；诊断准确度为100％时，所筛选出的最少数目的mRNA可以作为早期肺癌诊断的潜在特征生物标记物。
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