软件开发平台价格 基于ML的血清EVs卵白组学分析用于CRC会诊
发布日期：2024-10-10 11:46 点击次数：199
Title: Machine learning-based analysis identifies and validates serum exosomal proteomic signatures for the diagnosis of colorectal cancer
Joural: Cell Rep Med IF: 11.7 Year: 2024
🌟究诘配景和意见：
结直肠癌（CRC）是巨匠最常见的恶性肿瘤之一，其早期会诊对进步患者生计率至关遑急。关系词，现存的CRC会诊要津如结肠镜检查、癌胚抗原(CEA)和糖类抗原19-9 (CA19-9)检测等存在侵入性、敏锐性不及等局限性。频年来，液体活检手艺，相称是行使血液中细胞外囊泡（EVs）进行肿瘤会诊，因其无创、贤人等特色受到世俗温雅。
本究诘旨在行使先进的4D-DIA卵白质组学手艺和机器学习（ML）要津，分析CRC患者和健康对照（HC）血清EVs的卵白质组数据，筛选并考据要害的CRC会诊生物标记物，并构建基于EVs卵白质组特征的ML会诊模子，为CRC的临床会诊提供新的战略。
🌟究诘要津的难点在于：
1️⃣机器学习分析：经受正交偏最小二乘判别分析(OPLS-D A)分离CRC患者和HC，筛选候选的EVs卵白标记物。行使随即丛林(RF)、撑握向量机(SVM)等五种不同的ML算法构建会诊模子，比拟其分类罪戾(CE)、ROC弧线底下积(AUC)和PR弧线底下积(PRAUC)等方针，聘请最优算法。基于最优算法(RF)构建会诊模子，并通过Lasso逻辑追念分析进一步筛选要害卵白标记物。
2️⃣生物信息学分析：经受基因集富集分析(GSEA)量度互异抒发卵白的功能、细胞因素、生物学经由和KEGG通路富集情况。经受EnrichmentMap插件分析富集通路的关系性，联系我们并通过STRING数据库构建卵白-卵白相互作用(PPI)积贮。
🌟究诘论断：
本究诘行使先进的卵白质组学和机器学习手艺，告捷地从血清EVs中筛选出PF4和AACT算作CRC会诊的潜在生物标记物。基于这两个标记物构建的RF会诊模子证实出优异的会诊性能，并优于传统的CRC生物标记物CEA和CA19-9。
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