基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法及系统，其中，所述基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法用于乳腺癌的预后，所述基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法包括：根据多个乳腺癌样本的RNA信息以及多个正常乳腺样本的RNA信息确认出与自噬相关的lncRNA信息；对所述与自噬相关的lncRNA信息以及所述多个乳腺癌样本的临床数据进行分析，建立与自噬相关的lncRNA预后模型；基于所述与自噬相关的lncRNA预后模型进行预后。本发明专利技术的基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法及系统能够对乳腺癌样本的预后进行较为精准的判定。本的预后进行较为精准的判定。本的预后进行较为精准的判定。

【技术实现步骤摘要】
基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法及系统


[0001]本专利技术是关于生物医学检测
，特别是关于一种基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法及系统。

技术介绍

[0002]乳腺癌是世界上最常见的恶性肿瘤，也是女性癌症相关死亡的主要原因，发病率和死亡率分别为24.2％和15.0％。目前乳腺癌的治疗选择通常是将手术与各种辅助治疗相结合，如化疗、放射治疗、内分泌治疗、靶向治疗和免疫治疗。大多数患者在一段时间内对初步治疗有反应，但仍有一些乳腺癌，特别是三阴性乳腺癌，会发展成更具侵袭性的肿瘤形式，导致预后较差。
[0003]为了能够对乳腺癌样本进行预后，现有技术中通常侧重研究单一生物标志物在乳腺癌中的作用机制及临床价值，专利技术人发现乳腺癌具有很强的异质性，而现有的基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法对于乳腺癌样本的预后结果不够准确，会有较大偏差。
[0004]公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法及系统，其能够对乳腺癌样本的预后进行较为精准的判定。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法，所述基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法用于乳腺癌的预后，所述基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法包括：根据多个乳腺癌样本的RNA信息以及多个正常乳腺样本的RNA信息确认出与自噬相关的lncRNA信息；对所述与自噬相关的lncRNA信息以及所述多个乳腺癌样本的临床数据进行分析，建立与自噬相关的lncRNA预后模型；基于所述与自噬相关的lncRNA预后模型进行预后。
[0007]在本专利技术的一实施方式中，所述根据多个乳腺癌样本的RNA信息以及多个正常乳腺样本的RNA信息确认出与自噬相关的lncRNA信息包括：提取多个乳腺癌样本的RNA信息以及临床信息，并且提取多个正常乳腺样本的RNA信息；从所述多个乳腺癌样本的所述RNA信息中提取出各个lncRNA信息以及与人类自噬基因相关的各个mRNA信息，并且从所述多个正常乳腺样本的RNA信息中提取出各个lncRNA信息，并且对所述多个乳腺癌样本的lncRNA信息以及所述多个正常乳腺样本的各个lncRNA信息进行差异化分析，将差异表达值在预设范围的各个lncRNA信息进行提取；分析所述差异表达值在预设范围的各个lncRNA信息与所述与人类自噬基因相关的各个mRNA信息的相关性，将所述相关性符合预设条件的所有lncRNA进行提取；将提取出的所述相关性符合预设条件的所有lncRNA与GSE20685数据集中的所有lncRNA进行对比，将所述相关性符合预设条件且存在于所述GSE20685数据集中的lncRNA进
行提取；对所述相关性符合预设条件且存在于所述GSE20685数据集中的lncRNA进行分析，从中提取出与预后相关的所有lncRNA及其对应的显著性水平值；对所述相关性符合预设条件且存在于所述GSE20685数据集中的lncRNA进行分析，从中提取出与预后相关的所有lncRNA，其中，所述与预后相关的所有lncRNA的显著性水平值小于预设阈值，所述与预后相关的所有lncRNA为所述与自噬相关的lncRNA信息。
[0008]在本专利技术的一实施方式中，提取多个乳腺癌样本的RNA信息以及临床信息包括：从TCGA数据库中提取多个乳腺癌样本的RNA信息以及临床信息作为所述lncRNA预后模型的训练数据。
[0009]在本专利技术的一实施方式中，分析所述差异表达值在预设范围的各个lncRNA信息与所述与人类自噬基因相关的各个mRNA信息的相关性，将所述相关性符合预设条件的所有lncRNA进行提取包括：采用皮尔逊相关性分析法分析所述差异表达值在预设范围的各个lncRNA信息与所述与人类自噬基因相关的各个mRNA信息的相关性；将皮尔逊相关性分析结果中的相关系数的平方大于第一阈值且显著性水平小于第二阈值的lncRNA提取出来。
[0010]在本专利技术的一实施方式中，对所述相关性符合预设条件且存在于所述GSE20685数据集中的lncRNA进行分析包括：采用单因素cox回归分析法对所述相关性符合预设条件且存在于所述GSE20685数据集中的lncRNA进行分析；对所述与自噬相关的lncRNA信息以及所述多个乳腺癌样本的临床数据进行分析包括：采用多因素cox风险回归分析法对所述与预后相关的所有lncRNA以及所述多个乳腺癌样本的临床数据进行分析。
[0011]在本专利技术的一实施方式中，所述与自噬相关的lncRNA预后模型中包括3个与乳腺癌预后相关的lncRNA，分别为USP30
‑
AS1、MIR205HG以及LINC01087。
[0012]在本专利技术的一实施方式中，所述与自噬相关的lncRNA预后模型为：
[0013]预后评分Z＝(
‑
0.360
×
USP30
‑
AS1)+(
‑
0.144
×
MIR205HG)+(
‑
0.120
×
LINC01087)。
[0014]基于同样的专利技术构思，本专利技术还提供了一种基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估系统，所述基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估系统用于乳腺癌的预后，所述基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估系统包括：与自噬相关的lncRNA确定模块、预后模型建立模块以及预后模块。与自噬相关的lncRNA确定模块用于根据多个乳腺癌样本的RNA信息以及多个正常乳腺样本的RNA信息确认出与自噬相关的lncRNA信息；预后模型建立模块与所述与自噬相关的lncRNA确定模块相耦合，用于对所述与自噬相关的lncRNA信息以及所述多个乳腺癌样本的临床数据进行分析，建立与自噬相关的lncRNA预后模型；预后模块与所述预后模型建立模块相耦合，用于基于所述与自噬相关的lncRNA预后模型进行预后。
[0015]基于同样的专利技术构思，本专利技术还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如上述任意一项实施方式所述的基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法。
[0016]基于同样的专利技术构思，本专利技术还提供了一种电子设备，其包括：至少一个处理器以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述任意一项实施方式所述的基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法。
[0017]与现有技术相比，根据本专利技术的基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法及系统，考虑到lncRNA和自噬在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法，所述基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法用于乳腺癌的预后，其特征在于，所述基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法包括：根据多个乳腺癌样本的RNA信息以及多个正常乳腺样本的RNA信息确认出与自噬相关的lncRNA信息；对所述与自噬相关的lncRNA信息以及所述多个乳腺癌样本的临床信息进行分析，建立与自噬相关的lncRNA预后模型；基于所述与自噬相关的lncRNA预后模型进行预后。2.如权利要求1所述的基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法，其特征在于，所述根据多个乳腺癌样本的RNA信息以及多个正常乳腺样本的RNA信息确认出与自噬相关的lncRNA信息包括：提取多个乳腺癌样本的RNA信息以及临床信息，并且提取多个正常乳腺样本的RNA信息；从所述多个乳腺癌样本的所述RNA信息中提取出各个lncRNA信息以及与人类自噬基因相关的各个mRNA信息，并且从所述多个正常乳腺样本的RNA信息中提取出各个lncRNA信息，并且对所述多个乳腺癌样本的lncRNA信息以及所述多个正常乳腺样本的各个lncRNA信息进行差异化分析，将差异表达值在预设范围的各个lncRNA信息进行提取；分析所述差异表达值在预设范围的各个lncRNA信息与所述与人类自噬基因相关的各个mRNA信息的相关性，将所述相关性符合预设条件的所有lncRNA进行提取；将提取出的所述相关性符合预设条件的所有lncRNA与GSE20685数据集中的所有lncRNA进行对比，将所述相关性符合预设条件且存在于所述GSE20685数据集中的lncRNA进行提取；对所述相关性符合预设条件且存在于所述GSE20685数据集中的lncRNA进行分析，从中提取出与预后相关的所有lncRNA，其中，所述与预后相关的所有lncRNA的显著性水平值小于预设阈值，所述与预后相关的所有lncRNA为所述与自噬相关的lncRNA信息。3.如权利要求2所述的基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法，其特征在于，提取多个乳腺癌样本的RNA信息以及临床信息包括：从TCGA数据库中提取多个乳腺癌样本的RNA信息以及临床信息作为所述lncRNA预后模型的训练数据。4.如权利要求2所述的基于自噬相关lncRNA模型的乳腺癌预后评估方法，其特征在于，分析所述差异表达值在预设范围的各个lncRNA信息与所述与人类自噬基因相关的各个mRNA信息的相关性，将所述相关性符合预设条件的所有lncRNA进行提取包括：采用皮尔逊相关性分析法分析所述差异表达值在预设范围的各个lncRNA信息与所述与人类自噬基因相关的各个mRNA信息的相关性；将皮尔逊相关性分析结果中的相关系数的平方大于第一阈值且显著性...

【专利技术属性】
技术研发人员：张如月，朱卿文，杨田硕，郭金秀，张待娣，张佳丽，杨哲，郭金牛，于嘉，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：