摘要
本发明涉及分子诊断与肿瘤早筛技术领域,具体公开了用于肺癌早筛的血浆循环微生物标志物及其应用,所述标志物包括:金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)、具核梭杆菌(Fusobacterium nucleatum)、肺炎克雷伯菌(Klebsiellapneumoniae)、单纯链格孢菌(Alternaria incomplexa)、嗜肺军团菌(Legionella pneumophila)、黏液奈瑟菌(Neisseria mucosa)、皮氏罗尔斯顿菌(Ralstoniapickettii)、多杀性巴氏杆菌(Pasteurella multocida)、副流感嗜血杆菌(Haemophilus parainfluenzae),本发明筛选出并组合应用9种特异微生物标志物,结合低深度全基因组测序技术(Low Pass WGS)检测9种特征性微生物标志物,通过机器学习算法构建高精度诊断模型,所建立的诊断模型具有优异的稳定性和临床适用性,不仅可实现对早期肺癌的高效识别,还能大幅降低检测成本。
技术关键词
皮氏罗尔斯顿菌
标志物
副流感嗜血杆菌
多杀性巴氏杆菌
肺炎克雷伯菌
嗜肺军团菌
金黄色葡萄球菌
全基因组测序技术
肺癌诊断试剂盒
机器学习模型
早期肺癌
机器学习算法
支持向量机
黏液
随机森林
训练集
参数
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