基于部分DNA甲基化预测肿瘤浸润免疫细胞的比例

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了解肿瘤组织的免疫细胞比例对肿瘤患者的诊断和预后治疗具有重要意义,DNA甲基化可以作为一种细胞分子特征来量化复杂肿瘤混合物中的多种细胞类型。本研究基于非负矩阵分解算法并结合部分DNA甲基化建立肿瘤浸润免疫细胞比例预测模型。在预测肿瘤混合物中细胞类型的比例时,选择已知的对每种免疫细胞类型差异显著的DNA甲基化水平矩阵作为特征矩阵,将其和肿瘤混合物的DNA甲基化水平输入到非负矩阵分解算法进行细胞类型的比例预测。噪声和肿瘤含量不同设置下的模拟实验验证了该模型预测的免疫细胞比例与真实比例具有很高的一致性,且均方根误差较小。将该模型应用到4种真实的肿瘤样本上,得到每种样本中浸润水平最高的免疫细胞,结果与之前其他学者的生物学发现相一致。本研究的模型能准确预测组成肿瘤混合物的细胞类型比例,为肿瘤的免疫学研究提供了新的方法。
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