基于数据挖掘模型的非小细胞肺癌血微RNA的预测值
Mengqing Yan1,2, Wenjun Kang3, Xiaohua Liu1,2
1Department of Occupational and Environmental Health, College of Public Health, Zhengzhou University, Zhengzhou, China.
BMC cancer
|January 10, 2024
概括
像miR-20a和miR-197 (高表达) 和miR-145和miR-30a (低表达) 这样的特定微RNA (miRNA) 显示出与非小细胞肺癌 (NSCLC) 预后有很强的联系. 一个决策树模型准确地预测了患者的结果.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 分子生物学分子生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 微RNAs (miRNAs) 是非小细胞肺癌 (NSCLC) 发展,进展和结果的关键生物标志物.
- 在NSCLC中miRNAs的预后预测价值仍未得到充分研究.
研究的目的:
- 调查NSCLC中血miRNAs的预后价值.
- 开发和验证一个数据挖掘模型,使用miRNA生物标志物和临床数据来预测NSCLC的预后.
主要方法:
- 69名NSCLC患者的前性队列研究.
- 使用定量聚合酶连锁反应 (qPCR) 分析了血miRNA表达.
- 统计分析包括惠特尼U测试,卡普兰-梅尔生存分析,日志等级测试,考克斯比例危险模型和数据挖掘技术 (包括决策树).
主要成果:
- 吸烟,晚期临床阶段 (III+IV),高表达miR-20a和miR-197,以及低表达miR-145和miR-30a与较差的NSCLC预后有关.
- 决策树 (DT) C5.0模型显示出高预测准确度 (93.75%) 和曲线下的面积 (AUC) 为0.929.
结论:
- 特定的血miRNA表达水平 (miR-20a,miR-197,miR-145,miR-30a) 与NSCLC患者的预后有显著的相关性.
- 该DT C5.0模型显示承诺作为预测NSCLC预后的新和准确的工具.
