[发明专利]构建乳腺癌新辅助化疗疗效分类模型的方法

权利要求书

1.一种构建乳腺癌新辅助化疗疗效分类模型的方法，包括如下步骤：

cfDNA的reads的获取：

获取已知化疗结果的不同乳腺癌分型病人的血浆cfDNA测序数据，获得cfDNA的reads数据；

TSSs区域覆盖度分析：

提取基因转录起始位点TSSs上下游区域的基因组位置信息，定义为原始启动子区域；

将cfDNA的reads比对到人类参考基因组hg19上，去除比对数据中的重复序列，统计出所有蛋白编码基因的原始启动子区域的reads数后，对TSSs区域覆盖度进行标准化处理；

覆盖度差异分析：

利用Kruskal-Wallis非参数单因子方差分析方法，筛选出各组中TSSs区域覆盖度存在差异的基因启动子区域，对原始P值进行校正，筛选出FDR值小于0.1的基因启动子区域，最后确定差异TSSs区域；

聚类分析：

对TSSs区域覆盖度的数据进行样本间的标准化，采用等级聚类法根据样本间启动子覆盖度的相关性进行聚类分析；根据原始启动子区域的覆盖度差异和所述病人的已知疗效情况，将样本类型聚类为pCR组和npCR组或PR组和SD组，得到乳腺癌新辅助化疗疗效分类模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述原始启动子区域为基因转录起始位点TSSs上下游1Kb的区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：每个样本的所述cfDNA测序数据量不少于6M。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述乳腺癌分型包括luminal B型、Her-2阳性和三阴性。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述化疗使用的药物包括表柔比星、环磷酰胺、紫杉醇、卡铂、吉西他滨、卡培他滨中的至少一种。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：对聚类分析数据进行可视化处理。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述可视化处理的软件为Treeview软件或者R语言heatmap函数。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：TSSs区域覆盖度分析时，所述标准化处理的方法选自RPKM标准化方法、FPKM标准化方法或按如下方法计算得到：

标准化数值＝区域reads数目/总比对上的reads数目。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：覆盖度差异分析时，使用holm法对原始P值进行校正。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：聚类分析时，使用Z-score标准化方法对基因启动子覆盖度的数据进行样本间的标准化，其计算公式为：标准后数值式中x为原始数值，μ为样本均值，σ为样本方差。