摘要
本发明提供一种外泌体表面标志物鉴别乳腺癌亚型的方法,属于外泌体表面标志物检测技术领域,本发明采用多色荧光标记针对CD9、CD63、CD81及乳腺癌亚型相关表面蛋白,利用流式细胞术构建多维荧光强度矩阵,结合荧光共振能量转移技术分析标志物间相互作用强度。采用K均值聚类确定不同亚型荧光特征模式,计算马氏距离量化亚型间差异,评估轮廓系数与内聚度筛选最优标志物组合,应用熵权法确定标志物权重系数,构建支持向量机分类模型,最终通过计算待测样本与各亚型聚类中心的距离分数,基于最小距离原则准确判定乳腺癌亚型,为临床个体化诊疗提供重要依据。
技术关键词
乳腺癌亚型
支持向量机分类
多色荧光标记
荧光特征
样本
荧光共振能量转移技术
轮廓系数
标志物检测技术
K均值聚类算法
荧光标记抗体
监督机器学习
基质金属蛋白酶
熵权法
荧光强度值
受体
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矩阵
样本
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噪声数据
发言人
文本
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