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    生物標(biāo)志物預(yù)測(cè)分析

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    生物標(biāo)志物預(yù)測(cè)分析

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    項(xiàng)目介紹

         癌癥相關(guān)的生物標(biāo)志物是表明腫瘤狀態(tài)、進(jìn)展特征和對(duì)相關(guān)治療產(chǎn)生反應(yīng)的生物功能分子（基因、蛋白質(zhì)或小分子物質(zhì)）。已發(fā)現(xiàn)的癌癥相關(guān)生物標(biāo)志物大多是轉(zhuǎn)錄因子，細(xì)胞表面受體或其他組織細(xì)胞響應(yīng)癌癥細(xì)胞而產(chǎn)生的分泌蛋白。針對(duì)蛋白質(zhì)組學(xué)中的大規(guī)模質(zhì)譜樣本或臨床樣本，獲取在不同樣本類(lèi)別間（二類(lèi)別或者多類(lèi)別）表達(dá)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(biāo)志物。適用范圍：

    1、二分類(lèi)或多類(lèi)別樣本，每個(gè)類(lèi)別內(nèi)的樣本不少于 40 個(gè)。

    2、對(duì)于二分類(lèi)樣本，要求數(shù)量較多樣本與數(shù)量較少樣本的數(shù)量比例應(yīng)小于 2:1；對(duì)于多類(lèi)別樣本，要求數(shù)量最多樣本與數(shù)量最少樣本的數(shù)量比例應(yīng)小于 2:1。

    分析方法

          本分析流程主要基于 Scikit-learn 機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)庫(kù)，包括特征排序、模型構(gòu)建、模型評(píng)估和結(jié)果可視化展示等分析模塊。可以基于已有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)得到全局最優(yōu)模型、局部最優(yōu)模型、候選生物標(biāo)志物及可視化結(jié)果。

    樣品要求

    詳情請(qǐng)聯(lián)系技術(shù)經(jīng)理。

    項(xiàng)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(yōu)模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的ROC曲線(xiàn)

    高排序蛋白在不同類(lèi)別樣本中的表達(dá)量箱型圖

    學(xué)術(shù)文章

    生物標(biāo)志物預(yù)測(cè)分析

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