一种基于多组学数据的肾透明细胞癌分子分类模型及其建立方法技术

本发明专利技术提供一种基于多组学数据的肾透明细胞癌分子分类模型及其建立方法，涉及生物医药技术领域。所述述肾透明细胞癌的分子分类模型为将肾透明细胞癌患者按照mRNA、lncRNA表达、CNAs、DNA甲基化、基因突变分为MoS1、MoS2和MoS3三种亚型，其中三种亚型之间相比较MoS2亚型代表预后良好、免疫浸润高、对舒尼替尼治疗反应高、SETD2突变较少的表型；MoS3亚型属于免疫激活表型，对抗PD

【技术实现步骤摘要】
一种基于多组学数据的肾透明细胞癌分子分类模型及其建立方法


[0001]本专利技术涉及生物医药
，具体涉及一种基于多组学数据的肾透明细胞癌分子分类模型及其建立方法。

技术介绍

[0002]在全球范围内，肾癌是所有肿瘤类型中第九大常见的癌症。肾细胞癌(renalcellcarcinoma,RCC)占此类恶性肿瘤的90％。在2018年共诊断出426800名男性和22660名女性患者，RCC被报道为美国男性和女性中第6位和第10位最常见的肿瘤。RCC的发病率在世界范围内差异很大。与亚洲和南美相比，北美的发病率更高。即使在一个国家，不同地区的情况也不同。例如，在意大利萨莱诺，每100,000人中有仅3.6人确诊RCC，而在意大利东北部地区，每100,000人中有9.0人确诊RCC。
[0003]有证据表明，发病率会随着年龄的增长而增加，而75岁以上的老年人是高发群体。男性发病率是相同年龄水平的女性的两倍。对于个体而言，仍有许多RCC的危险因素已被证实，例如吸烟、高血压和肥胖。在这些影响下，过去几十年的总体发病率一直在增加。然而，相对生存率有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多组学数据的肾透明细胞癌分子分类模型，其特征在于：所述肾透明细胞癌的分子分类模型为将肾透明细胞癌患者按照mRNA、lncRNA表达、CNAs、DNA甲基化、基因突变分为MoS1、MoS2和MoS3三种亚型，其中三种亚型之间相比较MoS2亚型代表预后良好、免疫浸润高、对舒尼替尼治疗反应高、SETD2突变较少的表型；MoS3亚型属于免疫激活表型，对抗PD
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1治疗敏感；MoS1亚型，预后最差，对舒尼替尼或抗PD
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1治疗的反应较差。2.一种基于多组学数据的肾透明细胞癌分子分类模型的建立方法，其特征在于，所述肾透明细胞癌的分子分类模型的建立方法包括以下步骤：(1)多组学数据录入：将TCGA
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KIRC队列中的mRNA、lncRNA表达、CNAs、DNA甲基化、基因突变等多组学数据纳入分析；(2)行数据整合与分子亚型分类：对多组学数据进行筛选并处理后计算获得聚类结果，且根据聚类结果整合生成鲁棒性聚类，运用多个多组学工具建立分类模型，并进行共识集合，基于共识集合建立新的综合共识分类模型MoSs，且MoSs分为MoS1、MoS2和MoS3三种亚型；(3)不同亚型的分析和评估：对不同亚型患者的特异性通路、免疫细胞丰度、免疫细胞浸润、CNA、基因突变、化疗疗效和免疫治疗的敏感性情况进行评估和分析，确定分类模型的临床应用。3.根据权利要求2所述的一种基于多组学数据的肾透明细胞癌分子分类模型的建立方法，其特征在于：所述TCGA
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KIRC队列中的数据包括完整的转录组表达谱、生存结果、拷贝数改变(CNAs)、DNA甲基化和体细胞突变数据，所述完整的转录组表达谱包括mRNA表达、lncRNA表达、miRNA表达。4.根据权利要求2所述的一种基于多组学数据的肾透明细胞癌分子分类模型的...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟佳林，张力，陆晓凡，张蒙，葛秦涛，李佳蔚，杨飞翔，邰胜，周骏，郝宗耀，梁朝朝，
申请(专利权)人：安徽医科大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：