【摘 要】
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目的：识别胶质瘤风险区域,并预测风险区域内与生存高度相关的基因。方法：从TCGA和GISTIC 2.0网站分别获取胶质瘤病人拷贝数变异数据和人类参考基因组数据。根据胶质瘤患者的基
【机 构】
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哈尔滨医科大学大庆校区医学信息学系
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目的：识别胶质瘤风险区域,并预测风险区域内与生存高度相关的基因。方法：从TCGA和GISTIC 2.0网站分别获取胶质瘤病人拷贝数变异数据和人类参考基因组数据。根据胶质瘤患者的基因拷贝数变异和mRNA表达谱,形成新的基因表达谱。将样本按是否发生拷贝数变异分为两组,将由t检验获得差异的基因注释到KEGG PATHWAY database的300个通路,运用SubpathwayGM方法,挖掘得到风险子通路。结合Kaplan-Meier方法和Log-rank检验,预测与胶质瘤生存高度相关的基因。结果：由t检验获
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