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
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基因型分型
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种质资源
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随机森林模型
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随机森林模型
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机器学习模型
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