基于甲基化芯片和机器学习的鳞癌组织溯源方法及系统

本发明涉及基于甲基化芯片和机器学习的鳞癌组织溯源方法及系统，属于生物医药技术领域。包括从大数据库中获得鳞癌及尿路上皮癌样本的DNA甲基化数据，并将数据分为训练集、测试集和验证集；对所述DNA甲基化数据进行预处理后筛选出特异性的甲基化位点；再通过机器学习算法构建对鳞癌及尿路上皮癌组织进行分类预测的模型；所述特异性的甲基化位点包括106个甲基化位点。甲基化位点结合CatBoost机器学习算法构建的组织起源预测模型能有效预测鳞状细胞癌及尿路上皮癌的原发灶。在实际临床样本中的预测准确性达到了83.5％，能有效满足临床诊断及治疗需求。