【摘 要】
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目的 就肿瘤干细胞特征及肿瘤干性指数相关算法进行综述，以期更好地指导肿瘤患者的精准化治疗，从而改善肿瘤患者预后。方法 以“cancer stem cell、stemness index、stemness characteristics、machine algorithm、OCLR、ssGSEA、REOs”等为关键词检索PubMed和Web of Science数据库2011-05-01-2022-
【基金项目】
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国家自然科学基金（81970499,81770561）； 江苏省医学创新团队项目（CXTDA2017033）；
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目的 就肿瘤干细胞特征及肿瘤干性指数相关算法进行综述，以期更好地指导肿瘤患者的精准化治疗，从而改善肿瘤患者预后。方法 以“cancer stem cell、stemness index、stemness characteristics、machine algorithm、OCLR、ssGSEA、REOs”等为关键词检索PubMed和Web of Science数据库2011-05-01-2022-01-01相关文献。纳入标准：（1）肿瘤干细胞特征相关研究；（2）肿瘤干细胞与肿瘤的发生、侵袭、转移和耐药相关研究；（3）干性指数算法；（4）干性指数算法的应用。排除标准：（1）数据不完整的文献；（2）实验结果重复文献；（3）数据和结果陈旧文献。最终纳入分析文献41篇。结果 肿瘤干细胞具有自我更新能力，与肿瘤细胞的侵袭、转移、耐药和复发相关。目前肿瘤干性指数的机器算法主要有一类逻辑回归（OCLR）算法、单样本基因集富集分析（ssGSEA）算法和相对表达秩序关系（REOs）算法。结论 肿瘤干细胞的功能特征定性描述了肿瘤干性，而通过机器算法得到的干性指数，则可定量描述肿瘤干性，两者相辅相成，有助于对肿瘤干细胞的作用机制进行深入研究。
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