[发明专利]一种筛选特征mRNA用于诊断早期肺癌的方法在审
| 申请号： | 201911146308.6 | 申请日： | 2019-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN110751983A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 李艳坤;马昕鹏;董汝南;庞佳烽;景璟 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学(保定) |
| 主分类号： | G16B20/00 | 分类号： | G16B20/00;G16H50/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 071003 河北省保定市*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种通过非相关线性判别分析模型筛选特征mRNA用于诊断早期肺癌的方法。首先对己知肺癌样本和正常样本的mRNA表达数据进行标准化处理，将其作为训练集。然后采用非相关线性判别分析对训练集进行建模，得到每个变量对应的转换矩阵G。将标准化后的待诊断样本作为预测集，将其mRNA表达数据与G矩阵相乘，得到非相关判别矢量值，从而进行肺癌样本的识别诊断。通过每个mRNA对应的G的绝对值大小筛选出特征mRNA，并不断调整筛选阈值以减少mRNA保留数量并更新肺癌诊断ULDA模型，直到预测集诊断准确度开始下降。诊断准确度为100％时，所筛选出的最少数目的mRNA可以作为肺癌诊断的潜在特征生物标记物。 | ||
| 搜索关键词： | 诊断 肺癌 样本 线性判别分析 准确度 肺癌诊断 训练集 预测集 筛选 相乘 标准化处理 生物标记物 模型筛选 正常样本 转换矩阵 矢量 建模 标准化 保留 更新 | ||
【主权项】：
1.一种筛选特征mRNA用于诊断早期肺癌的方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤一，已知肺癌样本和正常样本的mRNA表达数据进行标准化处理，将其作为训练集；/n步骤二，对训练集进行非相关线性判别分析，计算出变量对应的转换矩阵G；/n步骤三，将标准化后的待诊断样本作为预测集，将其mRNA表达数据与G矩阵相乘，得到非相关判别矢量值，从而进行肺癌样本与正常样本的识别诊断；/n步骤四，转换矩阵G绝对值的平均值为
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