一种大肠癌关键生物标记物挖掘的方法  

作　　者：封晓娟[1] 赵环宇[2,3] 

机构地区：[1]石家庄医学高等专科学校 [2]河北省科学院应用数学研究所 [3]河北省信息安全认证工程技术研究中心

出　　处：《中国卫生统计》2020年第5期780-782,786,共4页Chinese Journal of Health Statistics

基　　金：河北省卫生健康委员会基金(20191505);河北省科学院科技计划项目资助(2017G09)。

摘　　要：目的基于多个生物标记物之间存在交互作用的考虑,从大量癌症生物标记物中挖掘影响患者生存期的关键标记物集合,为癌症生物信息学方面研究提供一种新的分析方法。方法以患者生存期为目标,设计了一种基于粒子群优化技术和朴素贝叶斯模型的混合方法,其中粒子群优化技术用以寻找具有积极交互作用的特征集合,朴素贝叶斯模型来度量挑选集合的重要程度。结果对265个病例,包含845个临床、治疗和生物标记物的因素,进行方法应用,针对5年生存期,挖掘出22个因素,预测精度达到92.88%,针对3~5年生存期,挖掘出26个因素,预测精度达到76.6%。结论提出的混合方法在挖掘大肠癌生物标记物数据集上是可行且有效的。

关 键 词：大肠癌 粒子群优化 朴素贝叶斯模型 交互作用 

分 类 号：R331[医药卫生—人体生理学]