一种基于机器学习预测癌症的cfDNA片段特征组合及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器学习预测癌症的cfDNA片段特征组合、系统及应用，属于癌症基因组学技术领域。所述片段特征组合包括41种片段特征中的至少一个，利用本发明专利技术的cfDNA片段特征组合和系统进行癌症预测，既降低了基于cfDNA片段分析预测癌症的方法对于上游实验端的要求和依赖，又显著拓宽了其他组学测序数据的可解读性和利用率，因此，极大的降低了基于cfDNA诊断肿瘤的实验成本，同时提高了基于cfDNA预测癌症的准确性。cfDNA预测癌症的准确性。cfDNA预测癌症的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习预测癌症的cfDNA片段特征组合及系统


[0001]本专利技术属于癌症基因组学
，具体地，涉及一种基于机器学习预测癌症的 cfDNA片段特征组合、系统及应用。

技术介绍

[0002]血液中的游离DNA(cfDNA，Circulating free DNA or Cell free DNA)能够随着组织损伤、癌症和炎症反应等发生浓度变化，在疾病的早期诊断、预后、监测等方面具有重要潜在价值。近年来，cfDNA已被广泛用于癌症早筛等研究领域。研究表明，可以利用特定的cfDNA片段特征对肿瘤组织来源进行分类，cfDNA片段的长度也可以揭示组织起源或肿瘤来源。
[0003]然而，目前大多数液体活检方法都专注于检测血液中的基因突变或染色体异常，且已有的片段组学方法多依赖于全基因组测序(WGS)的方法，无法充分开发利用其他组学测序数据信息。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题中的至少一个，本专利技术开发了一种可基于多种组学数据分析片段组学的系统，以识别cfDNA片段分布肿瘤标志物，进而鉴别样本是否为肿瘤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种cfDNA片段特征组合，其特征在于，包括以下片段特征中的至少一个：163
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164bp、157
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159bp、157
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160bp、159
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160bp、147
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148bp、151
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153bp、277
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279bp、277
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278bp、137
‑
138bp、283
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284bp、142
‑
144bp、107
‑
108bp、141
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144bp、267
‑
268bp、117
‑
118bp、141
‑
142bp、298
‑
300bp、339
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340bp、337
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340bp、337
‑
338bp、327
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328bp、375
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376bp、217
‑
218bp、382
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384bp、383
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384bp、383
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389bp、385
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387bp、386
‑
390bp、195
‑
196bp、191
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192bp、227
‑
228bp、189
‑
192bp、319
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320bp、187
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189bp、189
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190bp、61
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62bp、64
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66bp、239
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240bp、67
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68bp、69
‑
70bp和67
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72bp。2.根据权利要求1所述的cfDNA片段特征组合，其特征在于，包括以下片段特征中的至少一个：163
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164bp、157
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159bp、157
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160bp、159
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160bp、151
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153bp、277
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279bp、137
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138bp、283
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284bp、142
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144bp、107
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108bp、141
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144bp、267
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268bp、117
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118bp、141
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142bp、298
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300bp、339
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340bp、375
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376bp、217
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218bp、383
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384bp、383
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389bp、385
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387bp、386
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390bp、195
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196bp、191
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192bp、227
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228bp、189
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320bp、187
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189bp、61
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62bp、64
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66bp、239
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240bp、67
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68bp、69
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【专利技术属性】
技术研发人员：汪强虎，吴维，吴玲祥，张若寒，
申请(专利权)人：昂凯生命科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：