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应用基因芯片技术预测抗肿瘤药物多药耐药性(multiple drug resistance, MDR)表型时, 探针表达值归一化策略和特征基因集的选取往往是导致实验间结果不一致性的重要原因. 从基因芯片数据出发, 如何建立一个统计学上稳定的预测模型, 已成为MDR表型预测建模研究中迫切需要解决的问题. 本研究以多药耐药肿瘤细胞系的基因表达数据为研究对象, 将探针表达定性为有无表达(1/0)两种状态, 再将其归类到由蛋白质结构域组序(protein domain organization, PDO)定义的基因集中. 在此基础上, 通过引入系统发育学中的基因含量方法(gene content), 在PDO基因集水平上建立了系统发育学模型(细胞树), 并用于MDR表型的预测. 结果显示, 肿瘤细胞系的分类主要受细胞病理分型和MDR表型(紫杉醇和长春碱)的影响. 系统发育学模型在预测样本的MDR表型方面优于特征基因模型. 尽管本文方法的应用受到样本混杂度的限制, 但其对于血液系统肿瘤或纯度较高的细胞系仍具有潜在的应用价值. 相似文献
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