CN113362956B 基于个体化代谢模型的肿瘤分型与潜在靶标预测方法 （王卓）_第1页
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基于个体化代谢模型的肿瘤分型与潜在靶本发明公开的基于个体化代谢模型的肿瘤于步骤一所述的肿瘤病人个体化代谢网络模型预测对肿瘤细胞生长具有重要影响的基因作为2.基于代谢层次发现的预后标志物能够通过体预测的潜在靶标是基于肿瘤细胞生长的定量模2步骤二：基于步骤一所述的肿瘤病人个体化代谢网络模型步骤三：基于步骤一所述的肿瘤病人个体化代谢网络所述步骤一中构建肿瘤病人个体化代谢网络模型的具体方法是模代谢网络模型Human_GEM作为通用模型，将病人的转录组表达数据或蛋白质组表达数据所述病人的转录组表达数据分为肿瘤组织对应的肿瘤转录组和癌旁组织对应的正常所述步骤二中的基于步骤一所述的肿瘤病人个体化代谢网络模型的代谢特征进行精所述生存分析是利用临床数据进行生存分析的检验，得到具有显著生存差所述步骤三中的基于步骤一所述的肿瘤病人个体化代谢网络模型预测潜在靶标的具体方法是：对于构建的病人个体化肿瘤组织的代谢网络模型，以肿瘤细胞生长（cellj和然后将所有的基因逐一做单敲除，得到敲除后的生长速率grKOgrRatio=grWT/grKO不能是正常细胞代谢模型中生长的必需基因，且要求候选基因至少在1/3以上的样本中出32.根据权利要求1所述的一种基于个体化代谢模型的肿瘤分型与潜在靶标预测方法，4但同一分期内患者的异质性依然显著，不同分期的患者不能展现出显著差异的生存状况，发现更有效的个体化治疗靶点是肝癌精准医学领域有待CN110400601A公开的基于RNA靶向测序和机器学习的癌症亚型分型方法及装置；中国发明5号CN107849613A公开的用于肺癌分型的方法。但是均不是基于代谢层次特征对癌症进行[0007]本发明所要解决的技术问题在于针对目前肿瘤病人的分型和潜在靶标预测方法代谢特征。然后再对所有肿瘤模型进行层级聚类或k_means聚类，并利用临床数据进行6候选基因不能是正常细胞代谢模型中生长的必需基因，且要求候选基因至少在1/3以上的[0033]参见图1和图2，本发明的基于个体化代谢模型的肿瘤分[0038]用于个体化代谢网络构建的原始代谢网络模型需要尽量涵盖所有已知的生化反库或某项研究检测获得的癌症转录组或蛋白质组表达数据整合，采用tINIT算法来构建个模型整合，算法的核心是根据基因或蛋白质的表达情况删除模型中不活跃的基因和反应，7能够区分肿瘤和正常细胞的关键代谢特征。然后再对所有肿瘤模型进行层级聚类或k_再对于不同分型的癌症样本进行OPLS分析及VIP值筛选，获得显著区分不同生存病人的预[0043]3.基于个体化代谢模型预测对肿瘤细胞[0044]对于构建的病人个体化肿瘤组织的代谢网络模型，以肿瘤细胞生长（cell

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