利用 mRNA 表达进行胶质瘤患者生存预测与风险估计
基因组学
2020-11-03 v1 机器学习
摘要
胶质瘤是一种预后不良的致死性中枢神经系统肿瘤。近来，随着微阵列技术的进步，获得了数千个胶质瘤患者的基因表达相关数据，从而在多方面引发显著分析。因此，基因组学已步入预后分析领域。本工作中，我们识别出与生存相关的 7 基因特征，并探索了两种用于生存预测与风险估计的方法。对于生存预测，我们提出一种基于概率编程的新方法，其优于现有的传统机器学习算法。所提算法获得了平均 4 折 74% 的准确率。此外，我们构建了用于胶质瘤患者风险估计的预后风险模型。该模型反映胶质瘤患者的生存情况，对低生存患者呈高风险。
引用
@article{arxiv.2011.00659,
title = {Survival prediction and risk estimation of Glioma patients using mRNA expressions},
author = {Navodini Wijethilake and Dulani Meedeniya and Charith Chitraranjan and Indika Perera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.00659},
year = {2020}
}
备注
Presented at the 20th IEEE International Conference on BioInformatics And BioEngineering (BIBE 2020)