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DSAM-10 构建疾病诊断预测模型

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  • DSAM-10 构建疾病诊断预测模型


    本方案可对全基因组甲基化谱进行监督与非监督聚类分析，并可在聚类图下方用颜色标注出样本类型（注释。根据聚类的情况，行表示每个甲基化位点特征，列表示样本。层次聚类选择对样本和位点同时聚类。我们发现聚类结果与构建基于SVM方法和甲基化指标的模型诊断预测性能相互吻合。非监督聚类采用层次聚类（HierarchicalManhattandistance和Averagelinkage方法）；同时，本方案还可采用递归分区混合模型（RPMM-recursivelypartitionedmixture modeling）在所有样本中从基因组范围内对甲基化趋势进行分类判断（如下图所示）。通过重排检验（Permutation）方法进而判断特有的甲基化模式分类的统计学显著性p-value。


     
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