基于生物信息学的癌症后模型构建研究

摘要

随着新的癌症预测模型的不断出现，结合不同癌症患者数据，构建多个癌症后模型来预测癌症患者预后情况逐渐成为了当前的研究热点。目前的研究多集中于构建单一癌症的肿瘤后模型，而对于肿瘤综合治疗效果评估模型的研究较少。本文通过对肿瘤综合治疗效果评估模型构建方法进行分析，介绍了常见的几种生物信息学方法，包括基于基因表达和基因组测序数据的患者预后风险评估方法，基于多组学数据集的生存预测方法以及基于患者临床特征与基因表达数据相结合的多目标人群预测模型等。本文旨在为肿瘤治疗效果评估提供新的思路，从而提高癌症患者生存获益。