CN119479812A 一种基于酶转法甲基化测序的食管癌标志物筛选方法 （江苏运动健康研究院）

一种基于酶转法甲基化测序的食管癌标志本发明提供了一种基于酶转法甲基化测序MethMarkerDB等数据库中食管癌和癌旁组织的归和随机森林算法的集成式甲基化特征筛选模合构建分类器模型，对模型进行训练与推理测2S2、不同来源样本甲基化数据整合，包括收集临床2.根据权利要求1所述的一种基于酶转法甲基化测序的食管癌标志物筛选方法，其特S11、收集临床食管癌早期患者癌症组织及其配对癌旁3.根据权利要求1所述的一种基于酶转法甲基化测序的食管癌标志物筛选方法，其特所述差异甲基化CpG位点筛选条件为：methylationdifference≥25％且Q_value≤34.根据权利要求1所述的一种基于酶转法甲基化测序的食管癌标志物筛选方法，其特保留在食管癌组织中高甲基化且血浆背景甲基化水平小于5.根据权利要求1所述的一种基于酶转法甲基化测序的食管癌标志物筛选方法，其特Xw)+asign(w),其中α为惩罚项，sign(w)为符号函数，根据实际位点数目设置合适的α大6.根据权利要求2所述的一种基于酶转法甲基化测序的食管癌标志物筛选方法，其特47.根据权利要求6所述的一种基于酶转法甲基化测序的食管癌标志物筛选方法，其特8.根据权利要求1所述的一种基于酶转法甲基化测序的食管癌标志物筛选方法，其特征在于，所述不同数据库，包括TCGA、GEO数据库中食管癌癌症组织及癌旁组织数据和MethMarkerDB数据库中食管癌相关9.根据权利要求2所述的一种基于酶转法甲基化测序的食管癌标志物筛选方法，其特酶进行氧化反应和使用胞嘧啶脱氨酶进行脱5[0002]在消化道癌症中，以食管鳞状细胞癌(Esophagealsquamouscellcarcinoma，细胞癌抗原(SCC)等生物标志物的检测可以提高对中晚期食管癌的诊断准确性和预后评基于不同来源大规模样本甲基化测序数据的标志物筛选方法[0013]S2、不同数据库样本整合，包括TCGA、GEO数据库中食管癌及癌旁组织数据和MethMarkerDB数据库中食管癌甲基6[0018]S11、收集临床食管癌早期患者癌症组织及其配对癌旁组织样本，提取组织样本7Xw)+asign(w),其中α为惩罚项，sign(w)为符号函数，根据实际位点数目设置合适的α大数据和MethMarkerDB数据库中食管葡糖基转移酶进行氧化反应和使用胞嘧啶脱8[0063]图2为本发明实施例中分类器在训练集食管癌0_I期样本(左图)和II_IV期样本[0064]图3为本发明实施例中分类器在测试集食管癌0_I期样本(左图)和II_IV期样本[0066]如图1所示，一种基于酶转法甲基化测序的食管癌标志物筛选方法，包括如下步[0073]S11、收集临床食管癌早期患者癌症组织及其配对癌旁组织样本，提取组织样本啶双加氧酶2(TET2)、T4噬菌体β_葡糖基转移酶(T4_BGT)进行氧化反应和使用胞嘧脱氨酶9[0082]基于MethMarkerDB中收集的信息，筛选出与食管癌相关的DMR，共包含212895个[0084]步骤S4中基于LASSO回归和随机森林算法的集成式甲基化特征筛选模型，提取关[0094]将甲基化特征融合矩阵输入LASSO回归模型，利用梯度下降算法学习确定不同正[0095]随机森林算法：随机森林的基本原理是集成多个基于Bootstrap抽样的样本队列构建的决策树，并且在每个结点随机选择特征变量的子集。首先在原始数据中使用[0099]S5中基于LASSO回归和随机森林获取候选甲基化标志物组合后，使用Logistic回[0101]本发明提出的一种基于酶转法甲基化测序的食管癌标志物筛选方法及标志物组[0103](1)收集40对食管癌早期患者癌症组织与对应癌旁组织的样本，进行基于酶转法[0105]使用fastp对测序获得的原始数据进行读段接头剔除以及质量控制，要求读段满[0119]收集来自于癌症组织样本、癌旁组织样本的甲基化数据。从NCBIGEO(GeneExpressionOmnibus)数据库收集癌与癌旁组织的甲基化芯片数据集GSE121930、[0121]基于MethMarkerDB中收集的信息，筛选出与食管癌相关的DMR，共包含212895个[0127]将1和2中不同来源数据筛选获得的DMC位点联合分析，选取在不同数据中均有显除DMC中血浆背景甲基化信号水平高于0.1的DMC，得到266个低血浆背景甲基化水平的[0131]使用基于LASSO回归算法和随机森林算法的集成式甲基化特征筛选模型，提取关[0134]使用scikit_learn提供的LASSO回归交叉检验，能