CN119418938A 基于神经网络模型的鼻咽癌新辅助化疗敏感性预测方法 （四川省肿瘤医院）_第1页
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基于神经网络模型的鼻咽癌新辅助化疗敏22.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的鼻咽癌新辅助化疗敏感性预测方法，其3.根据权利要求2所述的基于神经网络模型的鼻咽癌新辅助化疗敏感性预测方法，其假设筛选出第j个患者有Nj种差异基因，则该患者的差异基因特征数据表示为4.根据权利要求3所述的基于神经网络模型的鼻咽癌新辅助化疗敏感性预测方法，其其中，表示患者j1第m次采样的差异基因特征数据和患者j2第m次采样的差5.根据权利要求4所述的基于神经网络模型的鼻咽癌新辅助化疗敏感性预测方法，其3感性预测模型基于差异基因预测患者对新辅助化疗敏感性6.根据权利要求5所述的基于神经网络模型的鼻咽癌新辅助化疗敏感性预测方法，其者j1为化疗抵抗组表示患者j1的第m1次采样的差异基因特征数据与患者j2第4[0006]步骤1，筛选历史鼻咽癌患者在进行新辅助化疗前后的肿瘤信息，筛选出差异基[0008]步骤3，所述敏感性预测模型训练完成后，将患者的基因数据输入敏感性预测模5此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因[0022]步骤1，筛选历史鼻咽癌患者在进行新辅助化疗前后的肿瘤信息，筛选出差异基640%删除整个双端reads4）一条read中N的数量高于5个丢弃整个双端reads5）low_[0029]3.转录本定量：利用featureCounts量分析得到每个样本关于每个基因的表达量（readcount该表达量可以有效说明该区域千个碱基的转录每百万映射读取的fragments）和TPM（TranscriptsPerKilobaseofexonmodelperMillionmappedreads，每千个碱基的转录每百万映射读取的;[0030]其中，totalexonFragments表示基因的Fragment数目，mappedreads7积，基因数目越多，假设检验的假阳性累积程度会越高，所以引入padj对假设检验的P_采用的阈值标准为FoldChange大于等于2并且P_value小于等于0.05判定为[0034]请参见图2为差异基因表达示意图，横坐标为基因在化疗敏感组和化疗抵抗组中的表达倍数变化（lg2(FoldChange)纵坐标为基因在化疗敏感组和化疗抵抗组中表达差表示为XI)=tx1),x[2),.…,x(N);，其中x0表示第i种差异基因特征数据，i=1,[0038]将Nj种差异基因进行随机打乱，每次选择其中K种差异基因特征数据作为训练数[0039]可见，对患者j的Nj个差异基因特征数据进行M次采样后，可得到训练数据集8[0042]将特征矩阵中每个元素作为一组具有连接关系的特征，基于流学习算法计算表示患者j1为化疗抵抗组表示患者j1的第m1次采样的差异基因特征数据与患9[0049]步骤3，所述敏感性预测模型训练完成后，

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