一种基于机器学习的胃癌基因突变图谱构建方法

本发明涉及胃癌基因突变图谱构建方法技术领域，具体公开了一种基于机器学习的胃癌基因突变图谱构建方法，包括以下步骤：步骤S1，收集各种人类癌症的各种测序数据的公开数据集TCGA(Thecancergenomeatlas，癌症基因组图谱)；步骤S2，选定TCGA‑STAD项目中，排除囊性、黏液性和浆液性肿瘤外的剩余的腺瘤和腺癌患者的基因数据；步骤S3，随后经全转录组测序(RNA‑Seq)实验，得到基因表达量化的测序数据，还获取了患者的临床数据；步骤；本发明中，对胃癌基因表达数据进行深入分析，研究首先对数据集进行探索和筛选，然后利用差异分析、富集分析等统计数据分析方法确定关键基因突变点，进而实现胃癌亚型的分类和胃癌基因突变图谱的构建。