肝细胞癌中钠死亡相关基因诊断模型的构建与验证
摘要
基于钠死亡(NECSO)相关基因构建肝细胞癌(HCC)诊断模型并验证其效能。从GEO数据库获取数据
集,经差异分析、WGCNA及NECSO基因集交集筛选候选基因,结合PPI网络与随机森林算法确定特征基因,构建
Logistic回归列线图和人工神经网络(ANN)模型,并在多个外部数据集中验证。共获得139个交集基因,经PPI及
四种算法筛选出14个关键基因,随机森林最终确定CDKN3、PARP1、EZH2和CDK4为特征基因。列线图模型训练
集AUC为0.958,ANN模型为0.967;三个验证集(GSE121248、GSE174570、GSE76427)中列线图AUC分别为0.938、
0.928、0.920,ANN模型AUC分别为0.986、0.966、0.972。基于4个NECSO相关基因构建的HCC诊断模型具有较
高的准确性和普适性,可为早期临床诊断提供参考。
集,经差异分析、WGCNA及NECSO基因集交集筛选候选基因,结合PPI网络与随机森林算法确定特征基因,构建
Logistic回归列线图和人工神经网络(ANN)模型,并在多个外部数据集中验证。共获得139个交集基因,经PPI及
四种算法筛选出14个关键基因,随机森林最终确定CDKN3、PARP1、EZH2和CDK4为特征基因。列线图模型训练
集AUC为0.958,ANN模型为0.967;三个验证集(GSE121248、GSE174570、GSE76427)中列线图AUC分别为0.938、
0.928、0.920,ANN模型AUC分别为0.986、0.966、0.972。基于4个NECSO相关基因构建的HCC诊断模型具有较
高的准确性和普适性,可为早期临床诊断提供参考。
关键词
钠死亡;肝细胞癌;诊断模型;加权基因共表达网络分析;机器学习算法
全文:
PDF参考
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