[发明专利]一种肿瘤风险等级划分方法、系统、终端以及存储介质

权利要求书

1.一种肿瘤风险等级划分方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取患者的转录组数据以及临床生存状态信息；其中，所述转录组数据至少包括每个基因在所述患者中的基因表达值；

根据所述转录组数据以及临床生存状态信息获取所述患者的预后关联基因；

将所述临床生存状态信息和预后关联基因输入统计模型进行分子标志物筛选，并获取所述筛选的分子标志物在所述患者中的基因表达值；

根据所述分子标志物以及所述基因表达值对所述患者进行打分，根据分值分布对所述患者进行肿瘤风险等级划分。

2.根据权利要求1所述的肿瘤风险等级划分方法，其特征在于，所述获取患者的转录组数据以及临床生存状态信息包括：

采用统计学对所述转录组数据中每一个基因的基因表达值分别进行对数转换，剔除低表达水平的基因，保留在超过设定比例的患者中存在表达的基因；然后从所述转录组数据中获取所述患者的临床生存状态信息；

所述临床生存状态信息包括患者ID号、生存状态以及生存时间。

3.根据权利要求2所述的肿瘤风险等级划分方法，其特征在于，所述根据所述转录组数据以及临床生存状态信息获取所述患者的预后关联基因包括：

对每个基因在所述患者中的基因表达值进行排序，分别获取每个基因对应的高低表达人群；

结合所述临床生存状态信息和高低表达人群分别计算每个基因的表达水平高低与预后的关联情况，输出每个基因的回归系数和P值，根据P值大小对所述患者的所有基因进行过滤，得到所述患者的预后关联基因，并提取每个预后关联基因在所述患者中的基因表达值，生成预后关联基因表达矩阵。

4.根据权利要求3所述的肿瘤风险等级划分方法，其特征在于，所述对对每个基因在所述患者中的基因表达值进行排序，分别获取每个基因对应的高低表达人群包括：

分别采用二分法、三分法或四分法获取每个基因对应的高低表达人群。

5.根据权利要求4所述的肿瘤风险等级划分方法，其特征在于，所述根据所述转录组数据以及临床生存状态信息获取所述患者的预后关联基因包括：

基于不同算法获得的高低表达人群分别进行所述表达水平高低与预后关联情况的计算，如果某一基因在至少两种算法获得的高低表达人群中均与预后相关联，则判定所述基因为预后关联基因。

6.根据权利要求3所述的肿瘤风险等级划分方法，其特征在于，所述将所述临床生存状态信息和预后关联基因输入统计模型进行分子标志物筛选包括：

所述统计模型为lasso惩罚Cox比例风险模型，所述模型采用交叉验证进行设定次数的Lambda值运算，并根据所有Lambda值的最小平均标准误差值确定最终的Lambda值，根据所述最终的Lambda值筛选所述预后关联基因的分子标志物。

7.根据权利要求6所述的肿瘤风险等级划分方法，其特征在于，所述根据所述分子标志物以及所述基因表达水平对所述患者进行打分包括：

将每个分子标志物的回归系数与所述分子标志物在所述患者中的基因表达值相乘，得到每个分子标志物在所述患者中的打分值，然后将所述患者所有分子标志物的打分值相加，得到所述患者的最终分值。

8.根据权利要求1至7任一项所述的肿瘤风险等级划分方法，其特征在于，所述根据分值分布对所述患者进行肿瘤风险等级划分包括：

分析所述患者的分值高低分布与临床生存状态信息的关系，并采用统计学方法进行最大选择检验，计算最大选择对数秩统计量数值，以该数值为分界点对所述患者进行风险等级划分。