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公开(公告)号：CN110349622A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910613818.3
申请日：2019-07-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明为基因预测领域，公开了基于决策树模型和线性回归模型的癌症合成致死基因对预测方法。本方法主要分为数据训练阶段和合成致死基因对测试阶段。步骤依次为，首先基于多组学数据中提取包含所有突变基因对覆盖率、DNA甲基化、mRNA表达谱、拷贝数变异数据作为模型特征值进行聚类、去除假阳性、归一化处理，并且训练决策树模型以及线性回归模型。其次，利用决策树模型和线性回归模型分别预测在多种癌症中可能存在的合成致死基因对，得出合成致死基因对在不同癌症中的分布图谱。最后，对比两种模型得出在泛癌中均存在的合成致死基因对508对。本发明能较准确的预测多种癌症中可能存在的合成致死基因对，为癌症的精准治疗提供依据。
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