次世代のバイオデータに基づくゲノム研究とコホート研究によって生成される有用なマーカーの検証 (miRNA_Chip)

1. 目的 膵臓がんや胆汁の早期診断・治療のための知識基盤統合解析システムを開発し、バイオマーカーを開発するためのゲノムデータと臨床データの統合解析手法とバイオコントロールネットワーク解析を開発する。乳管がん、そして最後にカスタマイズされた疾患管理システムです。 また、膵臓・胆管がん患者のゲノムデータと臨床データを統合的に解析して得られた膵臓・​​胆管がん特異的バイオマーカーmiRNAを患者の血液に適用し、研究用診断チップの有効性を確認するものです。膵臓/胆管がんの患者。
2. 効果的な評価方法

各癌種の診断チップによるアルゴリズムの識別とキャリブレーションは、すべて 10 倍の交差検証 (100 回の繰り返し) を使用して検証されます。 10-fold cross-validation では、データを同じサイズの 10 個のデータにランダムに分割し、そのうち 9 個をトレーニング用のモデルの作成に使用し、残りの 1 個をテストに適用するというプロセスをランダムに独立して 100 個繰り返します。回。

10 倍交差検証 AUC を計算して、各癌タイプの診断チップの識別を確認し、95% 信頼区間をノンパラメトリック法で表示します。

各癌タイプの診断チップのキャリブレーションを確認するために、10 倍交差検証キャリブレーション プロットが表示されます。 キャリブレーションプロットは、予測確率を順番に並べ、等間隔で区切って、各グループの予測確率と実際のがん患者の割合を比較することで、予測の度合いを視覚的に表したものです。

次に、同じ被験者について、既存のがん診断ツールである CA 19-9 の AUC を計算し、95% 信頼区間を示します。 各癌タイプの診断チップと CA 19-9 の AUC を比較するために、p 値は、10 倍交差検証済み AUC のノンパラメトリック法によって計算されます。