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[发明专利]利用起源组织阈值的癌症分类-CN202080086135.8在审
发明人：刘勤文;O·C·维恩;S·S·格罗斯;R·A·P·卡列夫 -专利权人：格瑞尔有限责任公司
申请日： 2020-10-09 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：公开了用于检测癌症和/或确定癌症起源组织的方法和系统。在一些实施例中，公开了一种多类癌症分类器，其用包含cfDNA片段的多个生物样本进行训练。分析系统得到每个样本的特征向量，并且多类分类器预测多个起源组织(TOO)类别中的每个起源组织的概率似然性。在一些实施例中，多个TOO类别包括血液亚类，包括血液恶性肿瘤和前体病症两者。在一个实施例中，具有高组织信号的非癌症样本从训练样本集中被剪除。在另一实施例中，分析系统根据组织信号对样本进行分层，并应用为每个层确定的二元截断阈值。
利用起源组织阈值癌症分类

[发明专利]基于模型的特征化和分类-CN202080036172.8在审
发明人： A·P·菲尔茨;J·F·博桑格;O·C·维恩;A·詹希迪;M·C·马赫;刘勤文;J·舍伦贝格;J·纽曼;R·卡尔夫;S·S·格罗斯 -专利权人：格瑞尔公司
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G16B20/30 文献下载
摘要：在各种实施方式中，分析系统使用模型来确定疾病状态的特征和分类。疾病状态可以指示癌症的存在或不存在、癌症类型或者癌症的来源组织。所述模型可以包括二进制分类器和来源组织分类器。所述分析系统可以处理来自测试生物样品的序列读取，以产生用于训练所述分类器的数据。所述分析系统还可以使用机器学习技术的组合来训练所述模型，所述模型可以包括多层感知器。在一些实施方式中，所述分析系统使用甲基化信息来训练所述模型以确定关于疾病状态的预测。
基于模型特征分类