[发明专利]一种定量评估烟草引起分子突变程度的方法在审
| 申请号： | 201910280783.6 | 申请日： | 2019-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN110120246A | 公开（公告）日： | 2019-08-13 |
| 发明（设计）人： | 宋凯;仇哲炜;何奇恩 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G16B20/50 | 分类号： | G16B20/50;G16B40/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 琪琛 |
| 地址： | 300350 天津市津南区海*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种定量评估烟草引起分子突变程度的方法，综合考虑了TMB和TTR两个变量，训练得出的F‑score模型可以更加客观、准确地评估肺癌中曾吸烟患者和不吸烟患者出现的与烟雾相关的分子损伤的存在和程度。通过检测肺癌患者的分子突变情况反推患者所得肺癌是否有吸烟引起。结果表明，本发明F‑score方法更能使得预测结果与样本烟雾暴露历史相吻合。 | ||
| 搜索关键词： | 突变 吸烟 定量评估 肺癌 烟草 分子损伤 检测肺癌 烟雾暴露 预测结果 综合考虑 反推 烟雾 样本 吻合 评估 | ||
【主权项】：
1.一种定量评估烟草引起分子突变程度的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取数据；针对LUAD、LUSC和SCLC获取数据集；(2)数据预处理；将LUAD的样本作为训练集，按照pack year分为三组：重度吸烟患者(heavy)：pack year≥60；轻度吸烟患者(light)：0≤pack year<60；从不吸烟患者(never)：pack year＝0，所有数据集按照pack year给样本赋予类标签，将LUAD的样本里heavy组作为正样本，never组作为负样本进行机器学习；在特征提取方面，研究烟草暴露对肺癌肿瘤基因的变异影响，以每个样本的TMB和TTR作为特征进行模式识别；(3)机器学习与分类器；以LUAD肿瘤样本为训练样本，样本类标签根据其临床吸烟信息heavy smoker为正样本，never smoker为负样本，将TMB和TTR作为样本的特征运用最大熵算法进行模式识别可得到分类器，分类器预测值F‑score作为由烟草引起的分子突变程度的得分，得分大于0表示有与吸烟相关的分子突变，得分小于0表示没有与吸烟相关的分子突变，值大小表示分子突变程度，实现了外因烟草诱发肿瘤细胞基因变异的定量评估。
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