基于磷脂质类数据的早期卵巢癌特征提取研究.pdf

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1、第23卷第10期传感技术学报Vo1．23No．102010年10月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORS0ct．2010Lys0ph0sph0lipidDataAnalysisandBiomarkerSelectionforEarlyOvarianCancerDetectionCHENShufei，HANBin，LILihua，RebeccaSutphen，ZHULei，DAIQi／1．InstituteforBiomedicalEngineeringandInstrumentation，HangzhouDianziUniversity，Hang

2、zhou310018，ChinaI1、2．HLeeMoffittCancerCenter&ResearchInstitute，UniversityofSouthF1orida，TampaFL33612，USA，Abstract：OvarianCarcinoma(OvCa)isthemostlethaltypeofgynecologicalcancer．Howeveritisshownthatabout90％patientscouldbesavediftheywerediagnosedandtreatedintheearlystage．Inthisstudy，weproposea

3、newstrategyinwhichthebiomarkersareidentifiedintermsoftheirrelevancetotheclinicaloutcomeandstabili—ty．ComparativestudyandstatisticalanalysisshowthattheproposedmethodoutperformsSVM—RFEandT—testmethodsinstability．whicharethetypicalsupervisedclassificationanddifferentialexpressiondetectionbasedf

4、ea—tureselectionmethods，andachievessatisfyingclassificationresult(88．9％)aswel1．Thereliabilityoftheidentifiedbiomarkersisalsobiologicallyvalidatedandsupportedbyrelevantbiologicalresearch．Keywords：ovariancancer；stability；singularvaluedecomposition；MonteCarlodecisiontree；featureselectionEEACC：7

5、550doi：10．3969／j．issn．1004—1699．2010．10．001基于磷脂质类数据的早期卵巢癌特征提取研究冰陈淑飞，韩斌，厉力华，RebeccaSutphen，祝磊，代琦／1．杭州电子科技大学生物医学工程与仪器研究所，杭州310018；、＼2．南佛罗里达大学H．LeeMoffit癌症研究中心，坦帕FL33612／摘要：卵巢癌是目前死亡率最高的妇科疾病之一，而如果得到早期诊断和治疗，卵巢癌患者的存活率可达90％。针对卵巢癌早期诊断问题，基于卵巢癌磷脂质类数据，提出了一种结合缠绕法和过滤法、按照诊断类别相关度挑选特征，然后依据特征标志物的分类率稳定度高低，提取用

6、于诊断早期卵巢癌的特征子集的策略。该方法克服了分类率监督方法忽略生物相关性、依赖分类器易产生过拟合的不足，同时保持了较高的分类率。实验表明，该方法挑选的特征标志物包含更多的分类信息，其分类正确率达到88．9％，且比经典的分类率监督方法和差异表达方法在稳定性能上存在优势。此外，提出的新的标幺化方法去掉了批次差异，获得更好的分类效果，且所选的特征标志物得到生物学关联意义上的支持，具有较高的可信度和实用性。关键词：卵巢癌；稳定度；奇异值分解；MonteCarlo决策树；特征提取中图分类号：Q811．4文献标识码：A文章编号：1004—1699(2010)10—1369—07卵巢癌是目

7、前死亡率最高的妇科肿瘤疾病，占巢癌的妇女身上有明显升高的现象J，因此在磷脂所有妇科恶性肿瘤的15％左右。卵巢癌具有起病质分子中提取生物标识物对卵巢癌的早期筛选有重隐匿，早期不易发现，易转移，预后差等特点，70％～要作用。目前利用信息学手段对早期卵巢癌的研究80％的卵巢癌患者发现时已为晚期，5年存活率仅相对较少，因此以信息学为基础，研究卵巢癌的早期为20％～30％，而早期卵巢癌患者的存活率可达诊断技术，寻找对分类有意义的生物标志物(Bio—90％。因此，提高卵巢癌的早期诊断水平、争取有利mar