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从分子层面对泛癌进行研究已经得到了很大的进展,但是对宫颈鳞状细胞癌的分子分类研究仍然需要更多的探索.为了找到宫颈鳞状细胞癌潜在的子类,本文提出了一个基于多维组学数据的癌症亚型分类分析流程.通过统计学方法对癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)宫颈鳞状细胞癌的mRNA表达数据、小分子核糖核酸(microRNA,miRNA)表达数据、DNA甲基化数据以及拷贝数变异数据4个维度包含的分子进行筛选,然后对筛选后的分类特征进行整合聚类,进一步筛选能够区分不同子类的关键分类特征,并使用这些关键分类特征建立宫颈鳞状细胞癌分类模型.本研究为宫颈鳞状细胞癌分子层面子类的识别提...
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生物化学与生物物理进展
Year： 2021
Issue： 10
Volume： 48
Page： 1233-1242
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