Валидация полезных маркеров, полученных в результате исследования генома нового поколения на основе биоданных и когортного исследования (miRNA_Chip)

1. Цели. Исследование будет проведено для разработки комплексных аналитических методов геномных данных и клинических данных, а также сетевого анализа биоконтроля, с помощью которых можно будет разработать основанную на знаниях систему комплексного анализа, а затем и биомаркер для ранней диагностики и лечения рака поджелудочной железы и желчи. рак протока и, наконец, индивидуальная система лечения заболеваний. Кроме того, необходимо подтвердить эффективность диагностического чипа для исследовательских целей путем применения в крови биомаркера, специфичного для рака поджелудочной железы/желчных протоков, микроРНК, обнаруженного в результате комплексного анализа геномных данных и клинических данных пациентов с раком поджелудочной железы/желчных протоков. больных раком поджелудочной железы/желчных протоков.
2. Эффективный метод оценки

Дискриминация и калибровка алгоритма с помощью диагностического чипа каждого типа рака будут проверены с использованием 10-кратной перекрестной проверки (100 повторений). При 10-кратной перекрестной проверке данные случайным образом делятся на 10 данных одинакового размера, среди которых 9 используются при создании модели для обучения, а оставшийся 1 применяется для тестирования, и этот процесс случайным образом и независимо повторяется для 100 раз.

10-кратная перекрестная проверка AUC рассчитывается, чтобы увидеть различение диагностического чипа каждого типа рака, а 95% доверительный интервал представлен непараметрическим методом.

Представлен 10-кратный калибровочный график с перекрестной проверкой, чтобы увидеть калибровку диагностического чипа для каждого типа рака. Калибровочный график наглядно демонстрирует степень предсказания путем сравнения вероятности предсказания каждой группы и соотношения фактических больных раком после перечисления вероятности предсказания в порядке и деления ее через равные промежутки времени.

Затем для тех же субъектов рассчитывается AUC CA 19-9, существующего инструмента диагностики рака, и представляется 95% доверительный интервал. Чтобы сравнить диагностический чип каждого типа рака и AUC CA 19-9, p-значение рассчитывается непараметрическим методом 10-кратной перекрестной проверки AUC.