[发明专利]一种结、直肠癌转移预测系统及其使用方法

权利要求书

1.一种结、直肠癌转移预测系统，其特征在于：包括：

采集单元，用于采集肠癌组织样本；

数据预处理单元，用于差异分析初步筛选特征RNA；

筛选预测模型构建单元，用于根据性能指标和特征数量，筛选特征RNA构建预测模型；

预测模型分析单元，用于分析预测模型中靶向样本的特征RNA。

2.根据权利要求1所述的一种结、直肠癌转移预测系统，其特征在于：采集单元中，采集肠癌组织样本后，还包括将肠癌组织样本冻存与-80°冰箱。

3.根据权利要求1所述的一种结、直肠癌转移预测系统，其特征在于：数据预处理单元中，差异分析初步筛选特征RNA过程包括：提取肠癌组织样本DNA，通过测序仪对RNA组进行测序，通过生物信息学方法对测序的RNA序列进行RNA注释分析和差异RNA筛选，得出结、直肠癌靶向转移差异RNA数据。

4.根据权利要求3所述的一种结、直肠癌转移预测系统，其特征在于：筛选预测模型构建单元中，所有预测模型包括：感知器算法模型、逻辑回归算法模型、随机森林算法模型、梯度提升树算法模型、Catboost算法模型、支持向量机算法模型。

5.根据权利要求4所述的一种结、直肠癌转移预测系统，其特征在于：筛选预测模型构建单元中，筛选特征RNA构建预测模型过程包括：将结、直肠癌靶向转移数据带入所有预测模型中，得出所有预测模型的AUC曲线图，根据生成的AUC曲线图中性能指标和特征数量符合率，筛选出一个或多个符合率最高的预测模型。

6.根据权利要求5所述的一种结、直肠癌转移预测系统，其特征在于：筛选预测模型构建单元中，还包括训练模型：将大量肠癌组织样本分为训练样本和测试样本，训练样本和测试样本的比例为4：1，将所有样本经过数据预处理单元得出直肠癌靶向转移差异RNA的数据；将训练样本的直肠癌靶向转移差异RNA的数据进行RNA注释分析和差异RNA筛选后，带入筛选出的预测模型中，得出训练后预测模型；将测试样本的直肠癌靶向转移差异RNA的数据进行RNA注释分析和差异RNA筛选后，带入训练后的预测模型中，对该预测模型进行验证，验证成功则训练模型为最终的转移预测模型。

7.根据权利要求6所述的一种结、直肠癌转移预测系统，其特征在于：预测模型分析单元中，分析预测模型中的特征RNA过程包括：将待预测器官样本DNA测序后带入转移预测模型中，生成ACU曲线图，对特征RNA的符合率进行判断，根据判断结果得出预测结论。

8.一种如权利要求7所述的结、直肠癌转移预测系统的使用方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)采集样本：采集肠癌组织样本，将肠癌组织样本冻存与-80°冰箱待使用；

(2)对样本进行预处理：提取肠癌组织样本DNA，通过测序仪对RNA组进行RNA注释分析和差异RNA筛选，得出结、直肠癌靶向转移数据；

(3)筛选构建模型：将结、直肠癌靶向转移数据带入所有预测模型中，得出所有预测模型的AUC曲线图，根据生成的AUC曲线图中性能指标和特征数量符合率，筛选出一个或多个符合率最高的预测模型；

(4)训练模型：将大量肠癌组织样本分为训练样本和测试样本，训练样本和测试样本的比例为4：1，将所有样本经过数据预处理单元得出直肠癌靶向转移数据；将训练样本的直肠癌靶向转移的差异RNA数据，带入筛选出的预测模型中，得出训练后预测模型；将测试样本的直肠癌靶向转移数据，带入训练后的预测模型中，对该预测模型进行验证，验证成功则训练模型为最终的转移预测模型；

(5)分析待测靶向样本：将待测靶向样本DNA测序，对测序结果进行RNA注释分析和差异RNA筛选后，带入转移预测模型中，生成ACU曲线图，对特征RNA的符合率进行判断，根据判断结果得出预测结论。

9.根据权利要求8所述的一种结、直肠癌转移预测系统使用方法，其特征在于：步骤(3)中，所有预测模型包括：感知器算法模型、逻辑回归算法模型、随机森林算法模型、梯度提升树算法模型、Catboost算法模型、支持向量机算法模型。