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  • 简介:摘要 随着高通量技术和生物信息学方法的快速发展,癌症标志物的发现和临床应用越发广泛。肝细胞癌是第三大死亡原因的全球癌症,在中国也是发病率最高的癌症。本研究采用生物信息学分析方法,将101例早期肝细胞癌患者蛋白质组学数据作为发现数据集,根据不同的预后特征将患者分成术后预后较好/较差的Ⅰ型/Ⅱ型。对发现集运用数据预处理、筛选差异蛋白、机器学习方法提取特征等方法,获得多蛋白标志物组合。在159例肝癌患者组成的独立验证集上,基于这些标志物组合进行K均值聚类分析,并通过一致性聚类方法确定

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