摘要
本发明提供一种使用血液标志物预测鼻咽癌干细胞耗竭特征的方法,包括获取复数个鼻咽癌患者的癌组织样本,对每一患者使用单样本基因富集分析ssGSEA构建基于转录组的鼻咽癌干细胞衰竭评分;收集同一批患者的血液标志物数据,包含21项血常规数据,进行数据预处理;创建基于血液标志物的干细胞耗竭评分模型,使用人工神经网络ANN算法训练鼻咽癌患者的21项血常规数据,得到训练后的模型;通过SHAP特征重要性进行联合可视化,结合相关性分析和生存分析评估衰老评分和血液评分的效能;收集另外一批患者的血液标志物数据,进行数据预处理,输入到训练后的模型,得到每个患者对应的评分,进行生存分析以验证模型效能。本发明可实现有效的低成本的个体衰老预测。
技术关键词
标志物
鼻咽癌患者
血液
嗜酸性细胞计数
血红蛋白
转录组测序分析
中性粒细胞计数
人工神经网络模型
样本
变量
基因表达数据
淋巴细胞
比率
累积分布函数
神经网络训练
富集
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动态预测模型
样本数据处理方法
LSTM神经网络
多源异构数据
预警机制
预测自发性早产
特异性生物标志物
靶向代谢组学
早产预测
生物医药技术
机器人控制器
电信号
机器人基坐标系
机器人工作空间
指数
样本
乙二胺四乙酸
冲洗注射器
磷酸盐缓冲液
透析袋
自动分类方法
支持向量机模型
淋巴细胞
训练集
数据