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◇ 统计源期刊
◇ 北大核心
文章类型：
机构：
[1]国家儿童医学中心首都医科大学附属北京儿童医院遗传与出生缺陷防治中心北京市儿科研究所出生缺陷遗传学研究北京市重点实验室儿科重大疾病研究教育部重点实验室北京100045
科研平台
出生缺陷遗传学研究室
国家儿童医学中心
儿科研究所
首都医科大学
首都医科大学附属北京儿童医院
出处：
ISSN：
关键词：
转录组
肺鳞癌
肺腺癌
机器学习
疾病预测
摘要：
目的 对肺癌亚型肺鳞状细胞癌(肺鳞癌)和肺腺癌进行预测并找出分子标记.方法 通过研究两种不同癌症亚型中mRNA表达量,选取有差异有统计学意义的mRNA,利用极限梯度增强(extreme gradient boosting,XGBoost)算法构建模型,预测亚型分类,并比较其与逻辑回归分类模型和支持向量机分类模型的预测性能.结果 基于XBGoost模型的预测准确率为96.55％,曲线下面积为99.04％,优于逻辑回归分类模型和支持向量机分类模型.同时,找到11个基因作为两种亚型的分子标记.结论 肺癌两种亚型的在分子层面存在明显差异特征,将辅助临床医生进行疾病亚型预测.
基金：
国家重点研发计划(2016YFC1000306)
中文影响因子：
第一作者：
第一作者机构：
[1]国家儿童医学中心首都医科大学附属北京儿童医院遗传与出生缺陷防治中心北京市儿科研究所出生缺陷遗传学研究北京市重点实验室儿科重大疾病研究教育部重点实验室北京100045
通讯作者：
通讯机构：
[1]国家儿童医学中心首都医科大学附属北京儿童医院遗传与出生缺陷防治中心北京市儿科研究所出生缺陷遗传学研究北京市重点实验室儿科重大疾病研究教育部重点实验室北京100045
推荐引用方式(GB/T 7714)：
冷菲,李巍.基于XGBoost对肺鳞癌和肺腺癌的分类预测[J].首都医科大学学报.2019,40(6):889-893.
