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基于多组学数据的肝癌亚型分类与生存预测集成框架( An Integration Framework for Liver Cancer Subtype Classification and Survival Prediction Based on Multi-omics Data )
Z Wang R Yan J Liu Y Liu F Zhang
准确的预测有助于肝癌的治疗。本文提出了一种基于深度学习和网络融合相结合的肝癌生存亚型预测方法，其中两次使用了单变量Cox-PH回归模型。我们从TCGA中综合RNA测序、miRNA测序、DNA甲基化数据和肝癌临床数据推断出两种生存亚型。然后，我们还构建了一个XGBoost监督分类模型来预测新样本的生存亚型。实验结果表明，我们的模型给出了具有显著生存差异和一致性指数的两个亚群。我们还使用从GEO数据库下载的另外两个确认队列来验证我们的多组学模型。我们在两个存活亚组中发现高表达的茎秆标志基因CD24、KRT19和EPCAM以及肿瘤标志基因BIRC5。我们的方法对HCC预后的预测有很大的临床意义。
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