[发明专利]一种多发性骨髓瘤预后基因的筛查方法

权利要求书

1.一种基于基因共表达网络的多发性骨髓瘤预后基因的筛查方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，从GEO数据库中获取MM患者的基因表达谱GSE24080，并对所述基因表达谱GSE24080中的基因进行预处理，获得表达值方差最大的前25%的5413个基因；

S2，对所述5413个基因进行WGCNA基因共表达网络分析，以识别共表达的功能模块；

S3，通过Pearson相关检验将所述功能模块与临床信息之间的相关性进行评估，以确定最显著的模块；

所述临床信息包括年龄、性别、免疫球蛋白IgA类型、血清β2-微球蛋白、C反应蛋白、肌酐、乳酸脱氢酶、血红蛋白、骨髓浆细胞、细胞遗传学异常、无事件生存时间和状态、生存时间和状态；

所述最显著的模块的包括：聚集于黑色模块中的240个基因，其分别与EFS时间和OS时间性状的相关性最强；

S4，使用Cox比例危险度模型对最显著的模块中的基因进行单变量生存分析，并通过LASSO回归筛选出由10个最佳基因组成的十基因评分模型：风险评分=0.239*ZNRF3的表达水平+0.219*UBE2T的表达水平+0.164*CCSAP的表达水平+0.161*CENPE的表达水平+0.152*PMS2P5的表达水平+0.147*TMEM97的表达水平+0.131*CDKN2A的表达水平+0.123*SLC39A10的表达水平+0.107*KIF21B的表达水平+0.002*FABP5的表达水平。

2.根据权利要求1所述的筛查方法，其特征在于，在步骤S2中，所述对所述5413个基因进行WGCNA基因共表达网络分析，以识别共表达的功能模块的步骤包括：

S21，选择无尺度拓扑指数达到0.85的最低加权系数8来生成分层聚类树；

S22，结合拓扑重叠矩阵，采用层次平均连锁聚类方法检测每个基因网络的基因模块；

S23，使用Dynamic Tree Cut识别20个共表达的功能模块；其中，deepSplit=2。