[发明专利]乳腺癌诊断标志基因及其筛查方法

权利要求书

1.一种Luminal B型乳腺癌亚型诊断标志基因筛查方法，所述方法操作步骤如下：S01从TCGA数据库等获得乳腺癌mRNA、miRNA和lncRNA的HTSeq数据；

S02将样本在乳腺癌基因上的表达数据预处理；其中利用sva包检验并移除测序数据中的批次效应的影响和对基因表达数据进行缺失值和异常值检测和处理。

S02识别乳腺癌癌症样本和正常基因的差异：采用DESeq2包对乳腺癌样本和正常样本的基因表达矩阵进行差异分析，得到差异基因；

S03对得到的差异基因进行PCA分析，产生两个亚型ClusterA和ClusterB；

S04通过样本的表达数据确定了这两个亚型之间的差异基因，依据Luminal B型乳腺癌样本两个亚型之间基因表达的差异条件筛选出Luminal B型乳腺癌样本。

S05利用机器学习算法对Luminal B型乳腺癌进行分型。利用主成分分析(principalcomponents analysis，PCA)获得Luminal B型乳腺癌的最佳聚类簇数；再利用ConsensusClusterPlus函数Luminal B型乳腺癌样本的基因表达矩阵进行了聚类分析，根据聚类k＝2,3,4,5时的矩阵热图、一致性累积分布函数图以及Delta Area Plot图进一步确定聚类簇数。

S06筛选出Luminal B型乳腺癌新亚型的标志基因：利用DESeq2对Luminal B型乳腺癌各个新亚型的基因表达矩阵进行差异分析筛选新亚型之间的具有显著差异的基因；

S07通过Lasso回归分析、随机森林以及Cox分析算法进一步筛选出Luminal B型乳腺癌新亚型之间的差异基因，所述特征基因包括以下基因及2种或2种以上的组合：FCGR3A、MMP1、SERPING1、EGFL6、SLC2A12、CORIN、EMX2、ACKR4、COL3A1、COL5A2、FN1、FNDC1、VGLL3、CFH、NT5E、RASGRF2、LRP1、CACNA2D2、CCDC24、RAB3A。

2.如权利要求1所述一种Luminal B型乳腺癌亚型诊断标志基因筛查方法，其特征在于，所述乳腺癌癌症样本和正常基因的差异，其差异基因的筛选条件为padj0.05，|log2FoldChange|1。

3.如权利要求1所述一种Luminal B型乳腺癌亚型诊断标志基因筛查方法，其特征在，所述Luminal B型乳腺癌样本两个亚型之间基因筛选的差异条件包括：ER阳性，PR阴性或低表达、HER2阴性，ki-67不低于14％的患者和ER阳性，HER2阳性，PR和ki-67指标不限的患者。

4.Luminal B型乳腺癌诊断标志基因，所述标志基因选自FCGR3A、MMP1、SERPING1、EGFL6、SLC2A12、CORIN、EMX2、ACKR4、COL3A1、COL5A2、FN1、FNDC1、VGLL3、CFH、NT5E、RASGRF2、LRP1、CACNA2D2、CCDC24、RAB3A中的1种或2种以上的基因组合。

5.权利要求4所述标志性基因在制备诊断Luminal B型乳腺癌试剂中的用途。

6.如权利要求5所述的用途，其特征在于所述用途包括检测患Luminal B型乳腺癌的风险和Luminal B型乳腺癌患者的预后评估。

7.如权利要求5所述的用途，其特征在于，所述用途是检测Luminal B型乳腺癌标志基因、mRNA、cDNA或蛋白的试剂在诊断Luminal B型乳腺癌试剂盒中的应用。

8.如权利要求5所述的用途，其特征在于，所述Luminal B型乳腺癌标志基因选自FCGR3A、MMP1、SERPING1、EGFL6、SLC2A12、CORIN、EMX2、ACKR4、COL3A1、COL5A2、FN1、FNDC1、VGLL3、CFH、NT5E、RASGRF2、LRP1、CACNA2D2、CCDC24、RAB3A中的1种或2种以上的基因组合。