摘要
本发明提供了一种用于检测非小细胞肺癌的miRNA标志物、检测试剂盒及检测方法,属于分子生物学技术领域。本发明利用机器学习对数据库中的信息进行分类,筛选到用于检测非小细胞肺癌的miRNA标志物miR‑148a‑3p和miR‑30d‑5p。该标志物组合可最小化miRNA输入集,同时保持分类器的辨别精度,优于miR‑148a‑3p和miR‑30d‑5p的单独诊断。在93例NSCLC和健康人群的血清中验证其诊断效能为90.3%,灵敏度为91.8%,特异性为85.0%,精确度为95.7%,为非小细胞肺癌患者提供无创且快速的液体活检检测方法,对临床上非小细胞肺癌的诊断具有重要意义。
技术关键词
检测非小细胞肺癌
miRNA标志物
跷跷板
液体活检检测方法
xgboost算法
荧光定量PCR扩增
机器学习算法
TCGA数据库
检测试剂盒
通用反向引物
血清
差异表达基因
分子生物学技术
序列
样本
系统为您推荐了相关专利信息
注意力
多任务学习方法
线性变换矩阵
前馈神经网络
计算机程序指令
诊断非小细胞肺癌
生物标志物
数据输入界面
数据分析模块
分析非小细胞肺癌
无标签样本
训练样本集
月均用电量
xgboost算法
分类器训练
miRNA标志物
疾病产品
引物
生物标志物
试剂盒