一种甲基化标志物位点、脑干胶质瘤分型及预后模型

AITNT
正文
推荐专利
一种甲基化标志物位点、脑干胶质瘤分型及预后模型
申请号:CN202510551085
申请日期:2025-04-29
公开号:CN120060477A
公开日期:2025-05-30
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种甲基化标志物位点、脑干胶质瘤分型及预后模型,属于基因检测技术领域,包括多个甲基化标志物位点,基于所述甲基化标志物位点构建甲基化模型,并利用脑脊液中的ctDNA,结合甲基化模型、甲基化模型和基因突变构成的模型对脑干胶质瘤进行分型。本发明筛选出的甲基化标志物在BSG不同亚型中具有较高特异性,利用甲基化标志物训练出的机器学习模型结合突变信息具有非常高的准确性和特异性,且基于上述甲基化标志物所构建的模型对于脑脊液样本也具有较高的准确性和特异性,为后续肿瘤动态监测提供可能,甲基化数据预测结果对于患者预后分层具有指导意义。
技术关键词
甲基化标志物 随机森林模型 基因突变信息 位点 特征选择算法 筛选方法 患者脑脊液 样本 基因检测技术 模型构建方法 计算机存储介质 机器学习模型 数据 分层 突变型 高风险 芯片 肿瘤
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于BIM技术的格栅幕墙施工方法
幕墙施工方法 幕墙骨架 BIM技术 格栅面板 制作格栅
2
一种爆裂玉米全基因组分型的SNP分子标记组合、检测芯片和应用
检测芯片 基因型分型 玉米基因型 种质资源 玉米基因分型
3
可重构设计的无线网络发射机上行链路相噪抑制方法
发射机 随机森林模型 可重构平台 信号处理单元 链路
4
基于随机森林模型的平原水库生态护坡评价方法及系统
生态护坡 随机森林模型 水库 评价方法 评价指标体系
5
一种基于机器学习的硼化镍改性条件的预测方法及系统
描述符 硼化镍催化剂 改性 机器学习模型 特征工程
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号