[发明专利]用于预测II期结直肠癌复发的组合模型构造方法及装置

权利要求书

1.一种用于预测II期结直肠癌复发的组合模型构造方法，其特征在于，包括：

基于TCGA数据库Ⅱ期CRC的转录组数据及临床预后信息，运用R语言进行差异性基因的筛选，获得Ⅱ期CRC复发与非复发患者的差异性基因；

运用随机森林的方法依据所述差异性基因的重要性，选取排名前N名的差异性基因进行筛选，依据ROC曲线下面积选取M个基因用于模型的构建，生成GRM模型；

基于TCGA数据库Ⅱ期CRC的转录组数据，采用反卷积算法分析肿瘤组织中免疫细胞的浸润水平，确定肿瘤组织中的巨噬细胞浸润能够有效预防复发，并改善Ⅱ期CRC患者的DFS及OS的数值；

将巨噬细胞浸润的数值加入GRM模型，运用随机森林的方法依据所述差异性基因的重要性，选取排名前N名的差异性基因进行筛选，依据ROC曲线下面积选取M个基因用于模型的构建，生成最终的GRM模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述N等于5，M等于4。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

使用ROC曲线对所述新GRM模型的诊断效能进行评估，获取第一评估结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

选取GEO数据库中Ⅱ期CRC的转录组数据对所述新GRM模型进行效能评估，获取第二评估结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于TCGA数据库Ⅱ期CRC的转录组数据，采用反卷积算法分析肿瘤组织中免疫细胞的浸润水平，确定肿瘤组织中的巨噬细胞浸润能够有效预防复发，并改善Ⅱ期CRC患者的DFS及OS的数值具体包括：

基于TCGA数据库Ⅱ期CRC的转录组数据，采用反卷积算法分析肿瘤组织中巨噬细胞、树突状细胞、中性粒细胞、CD8+T细胞、CD4+T细胞及B淋巴细胞的浸润水平，确定非复发患者肿瘤组织中巨噬细胞的浸润水平显著高于复发患者，进而确定肿瘤组织中巨噬细胞浸润通过防御复发进而改善Ⅱ期CRC患者的DFS及OS。

6.一种用于预测II期结直肠癌复发的组合模型构造装置，其特征在于，包括：

筛选模块，用于基于TCGA数据库Ⅱ期CRC的转录组数据及临床预后信息，运用R语言进行差异性基因的筛选，获得Ⅱ期CRC复发与非复发患者的差异性基因；

第一生成模块，用于运用随机森林的方法依据所述差异性基因的重要性，选取排名前N名的差异性基因进行筛选，依据ROC曲线下面积选取M个基因用于模型的构建，生成GRM模型；

分析模块，用于基于TCGA数据库Ⅱ期CRC的转录组数据，采用反卷积算法分析肿瘤组织中免疫细胞的浸润水平，确定肿瘤组织中的巨噬细胞浸润能够有效预防复发，并改善Ⅱ期CRC患者的DFS及OS；

第二生成模块，用于将巨噬细胞浸润的数值加入GRM模型，运用随机森林的方法依据所述差异性基因的重要性，选取排名前N名的差异性基因进行筛选，依据ROC曲线下面积选取M个基因用于模型的构建，生成最终的GRM模型。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述N等于5，M等于4。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置进一步包括：

第一评估模块，用于使用ROC曲线对所述新GRM模型的诊断效能进行评估，获取第一评估结果。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置进一步包括：

第二评估模块，用于选取GEO数据库中Ⅱ期CRC的转录组数据对所述新GRM模型进行效能评估，获取第二评估结果。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分析模块具体用于：

基于TCGA数据库Ⅱ期CRC的转录组数据，采用反卷积算法分析肿瘤组织中巨噬细胞、树突状细胞、中性粒细胞、CD8+T细胞、CD4+T细胞及B淋巴细胞的浸润水平，确定非复发患者肿瘤组织中巨噬细胞的浸润水平显著高于复发患者，进而确定肿瘤组织中巨噬细胞浸润通过防御复发进而改善Ⅱ期CRC患者的DFS及OS。