【摘 要】
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为了探究微小RNA(miRNA)在肝损伤早期诊断中的可行性、有效性，本研究将机器学习方法与miRNA标志物结合应用于区分肝癌及乙肝病毒感染者与健康人群。本研究主要分为两部分工作，第一部分通过文献阅读，对肝损伤引起的具有显著水平变化的miRNA变化进行了生物标志物淘选，得到了13种候选miRNA，分别是：miR-21、miR-203a、miR-214、miR-205、miR-451、miR-126、
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为了探究微小RNA(miRNA)在肝损伤早期诊断中的可行性、有效性，本研究将机器学习方法与miRNA标志物结合应用于区分肝癌及乙肝病毒感染者与健康人群。本研究主要分为两部分工作，第一部分通过文献阅读，对肝损伤引起的具有显著水平变化的miRNA变化进行了生物标志物淘选，得到了13种候选miRNA，分别是：miR-21、miR-203a、miR-214、miR-205、miR-451、miR-126、miR-192、miR-200a、miR-221、miR-122、miR-16、miR-195、miR-206。第二部分通过三批数据收集，最终确定了6种miRNA，分别是miR-200a、miR-221、miR-122、miR-16、miR-195、miR-206作为最终的生物标志物，并验证了这6种miRNA在机器学习分类中的分类效果。其中通过第一批和第二批数据的机器学习方法处理，我们将13种miRNA中组合表现最好的6种miRNA作为第三批数据收集的参考，第三批数据的机器学习处理结果所得到的结果进一步验证了这6种miRNAs选择的有效性。
本研究使用了4种机器学习分类方法，分别是决策树算法TREE-J48、逻辑回归算法Logistic、贝叶斯算法Bayesnet和Na?vebayes及支持向量机LIBSVM。其中，预测性能最佳的是通过TREE-48建立的预测模型。
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