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    生物標志物預測分析

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    生物標志物預測分析

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    項目介紹

         癌癥相關的生物標志物是表明腫瘤狀態、進展特征和對相關治療產生反應的生物功能分子（基因、蛋白質或小分子物質）。已發現的癌癥相關生物標志物大多是轉錄因子，細胞表面受體或其他組織細胞響應癌癥細胞而產生的分泌蛋白。針對蛋白質組學中的大規模質譜樣本或臨床樣本，獲取在不同樣本類別間（二類別或者多類別）表達量具有顯著差異的一組蛋白或基因，作為篩選得到的潛在候選生物標志物。適用范圍：

    1、二分類或多類別樣本，每個類別內的樣本不少于 40 個。

    2、對于二分類樣本，要求數量較多樣本與數量較少樣本的數量比例應小于 2:1；對于多類別樣本，要求數量最多樣本與數量最少樣本的數量比例應小于 2:1。

    分析方法

          本分析流程主要基于 Scikit-learn 機器學習函數庫，包括特征排序、模型構建、模型評估和結果可視化展示等分析模塊。可以基于已有結構化數據得到全局最優模型、局部最優模型、候選生物標志物及可視化結果。

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    詳情請聯系技術經理。

    項目案例

    篩選得到特征蛋白打分柱狀圖

    篩選得到特征蛋白打分柱狀圖

    全局最優模型在訓練集和測試集上的ROC曲線

    高排序蛋白在不同類別樣本中的表達量箱型圖

    生物標志物預測分析

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