技术特征：
1.基于免疫相关基因的msi预测模型构建方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤s1：从癌症基因组图谱数据库中收集构建免疫相关msi预测模型irmsis的训练集和验证集；步骤s2：从免疫学数据库中选择免疫相关基因，并从中筛选出差异基因；步骤s3：根据筛选出的差异基因，通过lasso逻辑回归算法构建免疫相关msi预测模型irmsis；步骤s4：使用免疫相关msi预测模型irmsis对预后风险进行验证。2.根据权利要求1所述的基于免疫相关基因的msi预测模型构建方法，其特征在于：所述从癌症基因组图谱数据库中收集构建免疫相关msi预测模型irmsis的训练集和验证集的步骤，包括：从癌症基因组图谱数据库中下载四个癌症队列，四个所述癌症队列包括结肠癌coad、直肠癌read、胃癌stad、食管癌esca的mrna表达谱和临床信息；将结肠癌coad队列作为差异基因的筛选和免疫相关msi预测模型irmsis的训练集，其他队列作为免疫相关msi预测模型irmsis的验证集。3.根据权利要求2所述的基于免疫相关基因的msi预测模型构建方法，其特征在于：所述从免疫学数据库中选择免疫相关基因，并从中筛选出差异基因的步骤，包括：从免疫学数据库中下载n个免疫相关基因，从中选取m个配对基因进行分析，n>m；使用edger软件包筛选结肠癌coad队列中微卫星不稳定性高msi-h的组和微卫星稳定mss的组之间的差异基因，或微卫星不稳定性高msi-h的组和微卫星不稳定性低msi-l的组之间的差异基因，筛选标准为：假发现率fdr<0.05|log2（fold change）| ≥ 1其中fdr为假发现率，其值是针对多次检验调整确定的；fold change表示两组间某基因的测序数据的counts表达量的差异倍数；从而鉴定出m个差异基因，m<m；m个差异基因中包括a个上调基因和b个下调基因，m=a+b。4.根据权利要求3所述的基于免疫相关基因的msi预测模型构建方法，其特征在于：所述根据筛选出的差异基因，通过lasso逻辑回归算法构建免疫相关msi预测模型irmsis的步骤，包括：在结肠癌coad队列中以7:3的比例随机分为训练集和测试集，采用递归特征消除随机森林算法，鉴定出c个鲁棒性基因，c≥5，选择鲁棒性基因最强的前5个基因作为最小绝对收缩算法lasso的输入，进行lasso逻辑回归算法的得分计算；在结肠癌coad队列的测试集、直肠癌read队列、胃癌stad队列、食管癌esca队列中进行免疫相关msi预测模型irmsis的验证；通过roc曲线下的面积auc值来评估免疫相关msi预测模型irmsis的预测效能。5.根据权利要求4所述的基于免疫相关基因的msi预测模型构建方法，其特征在于：所述使用免疫相关msi预测模型irmsis对预后风险进行验证的步骤，包括：在结肠癌coad队列中，根据免疫相关msi预测模型irmsis达到roc值最高yoden指数的临界值，将患者分为irmsis高组和irmsis低组；
根据免疫相关msi预测模型irmsis达到roc值最高yoden指数的中位数，将患者分为微卫星稳定mss、微卫星不稳定性低msi-l中的高组和微卫星稳定mss、微卫星不稳定性低msi-l中的低组；根据roc值最高yoden指数的临界值和roc值最高yoden指数的中位数，将患者分为irmsis高组、irmsis中组和irmsis低组，比较三组患者之间的预后差别。
技术总结
本发明涉及基于免疫相关基因的MSI预测模型构建方法，包括以下步骤：从癌症基因组图谱数据库中收集构建免疫相关MSI预测模型irMSIs的训练集和验证集；从免疫学数据库中选择免疫相关基因，并从中筛选出差异基因；根据筛选出的差异基因，通过LASSO逻辑回归算法构建免疫相关MSI预测模型irMSIs；使用免疫相关MSI预测模型irMSIs对预后风险进行验证。本发明提供了免疫相关基因在MSI状态预测上的应用，结合免疫相关基因，找到了一组可以在消化道肿瘤特别是结肠癌中稳定预测MSI的特征基因，并且能够很好的预测结肠癌预后风险。很好的预测结肠癌预后风险。很好的预测结肠癌预后风险。
技术研发人员：路顺 邓思瑶
受保护的技术使用者：四川省肿瘤医院
技术研发日：2021.12.06
技术公布日：2022/1/11