[發明專利]甲基化標志物及其在腫瘤診斷、分類中的應用在審
| 申請號: | 201710962721.4 | 申請日: | 2017-10-17 |
| 公開(公告)號: | CN109680060A | 公開(公告)日: | 2019-04-26 |
| 發明(設計)人: | 石鐵流;丁武斌;陳庚 | 申請(專利權)人: | 華東師范大學 |
| 主分類號: | C12Q1/6886 | 分類號: | C12Q1/6886;C12N15/11 |
| 代理公司: | 上海麥其知識產權代理事務所(普通合伙) 31257 | 代理人: | 董紅曼 |
| 地址: | 200062 上*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 標志物 腫瘤 甲基化 甲基化水平 機器學習模型 腫瘤早期診斷 早期診斷 正常組織 腫瘤分類 腫瘤診斷 腫瘤組織 訓練集 構建 探針 應用 篩選 分類 預測 表現 | ||
1.用于腫瘤早期診斷的甲基化標志物,其特征在于,所述甲基化標志物為表4中編號為1~248的248個探針分別對應的CpG島之任意的一種或其組合。
2.用于腫瘤早期診斷的甲基化標志物,其特征在于,所述甲基化標志物為表1中7個探針分別對應的CpG島之任意的一種或其組合;所述7個探針分別為cg10995381,cg27019093,cg04396850,cg25351606,cg02064267,cg20300343,cg13974761。
3.檢測如權利要求1或2所述的甲基化標志物的試劑在制備腫瘤早期診斷的產品中的應用。
4.用于區分不同腫瘤類型的甲基化標志物,其特征在于,所述甲基化標志物為表5中編號為1~515的515個探針分別對應的CpG島之任意的一種或其組合。
5.用于區分不同腫瘤類型的甲基化標志物,其特征在于,所述甲基化標志物為表2中12個探針分別對應的CpG島之任意的一種或其組合。
6.檢測如權利要求4或5所述的甲基化標志物的試劑在制備用于區分不同腫瘤類型的產品中的應用。
7.一種臨床診斷產品,其特征在于,所述臨床診斷產品包括檢測表4中所述的CpG島之任意的一種或其組合的甲基化水平的試劑。
8.一種臨床診斷產品,其特征在于,所述臨床診斷產品包括檢測表5中所述的CpG島之任意的一種或其組合的甲基化水平的試劑。
9.如權利要求1或2所述的甲基化標志物,或如權利要求4或5所述的應用,其特征在于,所述腫瘤包括:膀胱尿路上皮癌、乳腺浸潤性癌、結腸癌、食管癌、腎透明細胞癌、腎乳頭狀腎細胞癌、肝癌、肺腺癌、肺鱗癌、胰腺癌、前列腺癌、甲狀腺癌、宮頸鱗狀細胞癌、內頸腺癌、膽管癌、多形性成膠質細胞瘤、嗜鉻細胞瘤和副神經節瘤、直腸癌、肉瘤、皮膚黑色素瘤、胃腺癌、胸腺瘤、腎上腺皮質癌、賢嫌色細胞癌、急性髓性白血病、低級腦膠質瘤和卵巢漿液性囊腺癌。
10.一種作為腫瘤標志物的特征選擇的方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟:
(1)以CpG島為單位,進行差異甲基化標志物分析;
(2)然后將正常-腫瘤配對樣本數大于一定數目的腫瘤作為訓練集;
(3)經過XGBoost和遞歸特征消除算法,綜合考慮臨床成本和預測的準確率,挑選出比較重要的排名靠前的CpG島作為特征。
11.一種邏輯回歸模型,其特征在于,利用表4中248個探針分別對應的CpG島的甲基化數據構建邏輯回歸模型,調用sklearn下linear_model中的LogisticRegression函數,參數均為默認參數,構建所述邏輯回歸模型。
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