拓扑预测前列腺癌中miRNA介导的子通路分类标志物

• 作者: 尹明雪 张国锐 王晓鹏 王敬贤 宁梓淯 艾伯
• 来源期刊: 数字化用户
• 关键词: 拓扑网络 前列腺癌 标志物 机器学习
• 年，卷（期）: 2021,（39）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 123-125
• 页数: 3页
• 语种: 中文

摘要

前列腺癌严重影响着世界男性的身体健康，单纯依赖实验技术识别样本分类标志物难度较大，采用机器学习方法辅助临床识分类别标志物是一种前景广阔的技术。本文通过构建有向通路网络，使用随机游走重新为差异mRNA分配权重，再利用支持向量机模型筛选前列腺癌分类相关的miRNA-mRNA靶向关系模块。交叉验证结果显示本文方法筛选的子通路在分类样本时取得了更高的AUC值，文献也证实了其具有前列腺癌相关的属性。