[发明专利]一种用于预测癌症病人预后相关的蛋白质对的方法

说明书

技术领域

本发明属于癌症预后及治疗领域，更具体地说，涉及一种用于预测癌症病人预后相关的蛋白质对的方法。

背景技术

GEO数据库是存放大量基因芯片的一个公共数据库，这些芯片数据中，有不少研究涉及到癌症病人的基因表达和病人预后状况等方面内容。这些数据可以用于进一步分析癌症病人的生存时间与特定相关基因的关系，并进一步筛查预后相关基因。如GEO数据库中的一个乳腺癌数据集GDS2034[1]，该数据集除了具有不同的疾病样本外，还具有样本病人的生存时间和最终的状态。

在预测预后相关基因时，生存分析方法用于评估一个基因表达值与临床预后的关系。给定一个数据集，对每个基因，计算生存分析常涉及的2个p值：(1)基于单个基因的表达水平，利用K-means算法[2]，将数据集的所有样本分成2类，利用生存分析方法估计(Kaplan-Meier estimator)[3]获得两个生存相关的函数(对应两条生存曲线)，然后利用log-ranktest检验这两个函数间的差异性，获得差异性的p值，此为第一种p值求解方法；(2)而比例风险模型[4](Proportional hazard model，又称COX模型，Cox model)被用于检验单个基因的表达水平与生存时间的关系，利用z检验(z-test)对回归结果进行分析，获得第二个p值求解的结果。

参考文献：

[1]Wang Y,Klijn JG,Zhang Y,Sieuwerts AM,Look MP,Yang F,et al.Gene-expression profiles to predict distant metastasis of lymph-node-negative primary breast cancer[J].Lancet.2005,365(9460):671-9.

[2]Krishna K,Narasimha Murty M.Genetic K-means algorithm[J].IEEE transactions on systems,man,and cybernetics Part B,Cybernetics:a publication of the IEEE Systems,Man,and Cybernetics Society.1999,29(3):433-9.

[3]Shwartz M,Pliskin JS,GrondahlHG,Boffa J.Use of the Kaplan-Meier estimate to reduce biases in estimating the rate of caries progression[J].Community dentistry and oral epidemiology.1984,12(2):103-8.

[4]Vekic J,Zeljkovic A,Bogavac-Stanojevic N,Jelic-Ivanovic Z,Spasojevic-Kalimanovska V,Simic-Ogrizovic S,et al.Cox proportional hazard model analysis of survival in end-stage renal disease patients with small-sized high-density lipoprotein particles[J].Clinical biochemistry.2011,44(8-9):635-41.

现行的研究方法获得的预后相关基因往往只依靠上述两种求p值得方法(log-rank test检验或是COX模型分析)之一，即在其中一种情况下，求当p<0.05的基因则被定义为预后相关基因。然而，(1)这种获得的预后相关基因准确性并不是很高，因为它受到很多因素的影响，如芯片数据自身的技术问题导致基因表达水平的假阳性率很高，样本数目的多少，生存时间数据长短的界定等；(2)以往预测癌症预后相关基因主要针对单个基因或是单个基因组成的集合，没有考虑蛋白质间的互作对，事实上，蛋白质互作对在细胞内常常发生相互作用，蛋白质互作对的相互作用可能是导致癌症病人预后的生存期长短的一个重要因素。如能将癌症预后引入蛋白质互作对的层面上，将会对癌症的治疗产生积极的作用，因此，急需一种可以准确预测与癌症预后相关的基因并且进一步应用的方法。

发明内容

1.发明要解决的技术问题