采用癌症基因图谱计划的蛋白表达数据,即反相蛋白阵列技术(Reverse Phase Protein Arrays,RPPAs)数据进行统计分析,来挖掘蛋白表达数据所隐藏的癌症的相关信息,提高临床诊断的效率和降低检验的成本。通过3组数据的热点图探测到每组数据...采用癌症基因图谱计划的蛋白表达数据,即反相蛋白阵列技术(Reverse Phase Protein Arrays,RPPAs)数据进行统计分析,来挖掘蛋白表达数据所隐藏的癌症的相关信息,提高临床诊断的效率和降低检验的成本。通过3组数据的热点图探测到每组数据的网络结构以及样本中不同基因的表达水平;通过主成分分析,得到在3种癌症中蛋白表达水平起重要作用的5种基因,最后以这5种基因的蛋白表达水平为指标建立了3种癌症的判别模型,并计算误判率的回代估计和交叉验证法估计。得到以下结论:3种癌症形成各自的蛋白表达水平相互关系网络结构,3种癌症有共同蛋白表达水平起重要作用的5种基因,3种癌症的判别模型是可靠的。展开更多
文摘采用癌症基因图谱计划的蛋白表达数据,即反相蛋白阵列技术(Reverse Phase Protein Arrays,RPPAs)数据进行统计分析,来挖掘蛋白表达数据所隐藏的癌症的相关信息,提高临床诊断的效率和降低检验的成本。通过3组数据的热点图探测到每组数据的网络结构以及样本中不同基因的表达水平;通过主成分分析,得到在3种癌症中蛋白表达水平起重要作用的5种基因,最后以这5种基因的蛋白表达水平为指标建立了3种癌症的判别模型,并计算误判率的回代估计和交叉验证法估计。得到以下结论:3种癌症形成各自的蛋白表达水平相互关系网络结构,3种癌症有共同蛋白表达水平起重要作用的5种基因,3种癌症的判别模型是可靠的。
