[发明专利]一种用于肠腺瘤腺癌诊断的miRNA基因及应用

说明书

本发明公开了一种用于肠腺瘤腺癌诊断的miRNA基因及应用，本发明根据肠腺瘤腺癌患者的基因表达信息，确定了与肠腺瘤腺癌相关的公共差异表达基因，所述miRNA基因包括：miR‑15b‑5p、miR‑106b‑5p、miR‑16‑5p、miR‑451a、miR‑19b‑3p、miR‑17‑5p、miR1246、miR‑19b‑3p、miR‑23a‑3p、miR‑21‑5p、miR‑3613‑5p、miR‑21‑5p和miR‑3613‑5p。本发明还建立了肠腺瘤腺癌患者诊断模型，便于早期筛查。本发明有助于降低基因表达检测的成本，值得在临床应用中的推广。

技术领域

本发明涉及生物信息技术领域，特别涉及一种用于肠腺瘤腺癌诊断的miRNA基因及应用。

背景技术

结直肠癌是全世界最普遍的恶性肿瘤之一，其发病率在各类恶性肿瘤中排名第三，死亡率排名第四，通常因结直肠黏膜上皮细胞突变、增殖所致。近几年来，随着社会经济的快速发展，人们经济水平的提高及生活方式的巨大变化，我国结直肠癌发病率正稳步提高且呈低龄化趋势，每年诊断出结直肠癌患者数目较上年增幅约为4％。

结直肠癌死亡率、发病率高且呈现低龄化趋势，必须加强结直肠癌早期筛查。现阶段我国主要对40～74岁的当地户籍常住居民进行结直肠癌筛查，但并不全面，若是合并严重心脏病、高血压等疾病，或是针对出血性倾向者、妊娠期女性、语言交流障碍者、严重智障者，不建议参与筛查。目前的主要筛查流程为采用高危因素风险问卷(HRFQ)、免疫化学便潜血试验(iFOBT)进行初筛，且免疫化学便潜血试验(iFOBT)检查2次，2次检查间隔1周，任意1次检查为阳性，则最终评定免疫化学便潜血试验(iFOBT)检查结果为阳性；其次，将高危因素风险问卷(HRFQ)、免疫化学便潜血试验(iFOBT)阳性者均纳入高危人群，这些人群均需再接受结肠镜检查；最后，若是结肠镜发现存在溃疡、息肉样病变，还需取材活检，最终进行病理诊断。其取样步骤复杂，时间跨度大且操作过于专业，难以广泛普及。递归特征消除法(RFE算法)是目前最为流行的特征筛选方案之一，能够根据模型的特征重要性，智能删除部分不重要的特征；SHAP算法是一种可加特征归因方法，可将模型预测值解释为特征的归因和。联合两种算法构建的生物标记物特征筛选模型能够快速筛选大量样本数据和完成相关检测，在生物标记物筛选方面具有独到优势。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种用于肠腺瘤腺癌诊断的miRNA基因及应用。本发明根据肠腺瘤腺癌患者的基因表达信息，确定了与肠腺瘤腺癌相关的公共差异表达基因，并建立了肠腺瘤腺癌患者诊断模型，便于早期筛查。

本发明的技术方案：一种用于肠腺瘤腺癌诊断的miRNA基因，所述miRNA基因包括：miR-15b-5p、miR-106b-5p、miR-16-5p、miR-451a、miR-19b-3p、miR-17-5p、miR1246、miR-19b-3p、miR-23a-3p、miR-21-5p、miR-3613-5p、miR-21-5p和miR-3613-5p。

本发明还提供一种如上述miRNA基因在构建肠腺瘤腺癌患者诊断模型中的应用。

上述的应用，所述诊断模型的构建方法如下：

步骤(1)、获取基因表达数据集：获取受试者肘静脉血液样本，使用三种路明克斯液相芯片高性能测定法检测miRNA生物标志物，并通过聚类分析检测离群值并排除离群值；

步骤(2)、模型预测：使用R语言包中的随机森林算法训练分类器，其余样本使用生成的预测模型进行验证；

步骤(3)、模型训练：使用Boruta进行特征筛选，使用交叉验证递归特征消除法进行递归特征消除筛选已定义的特征；

步骤(4)、特征消除：使用Probatus的ShapRFECV中的机器学习模型评价指标，采用十折交叉验证的方法，寻找训练集中所需的特征数量；在伪发现率0.05的训练数据的每一倍至十分之九，检测生物标志物在结直肠癌患者组和对照组之间的差异值；