【摘 要】
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蛋白质组学的高速发展为发现癌症生物标志物带来了广阔的前景。本研究基于质谱数据的高维度和稀疏性,利用数据挖掘技术搭建了一套完整的蛋白质生物标志物发现工作流程——PBMiner。该流程由四大模块组成:数据预处理、特征筛选、分类模型构建以及分类模型评估,最终筛选出特定的生物标志物组合。我们将PBMiner应用于弥漫大B细胞淋巴瘤质谱数据,确定了由六个蛋白（PALD1、TBC1D4、TNFAIP8、CMA
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蛋白质组学的高速发展为发现癌症生物标志物带来了广阔的前景。本研究基于质谱数据的高维度和稀疏性,利用数据挖掘技术搭建了一套完整的蛋白质生物标志物发现工作流程——PBMiner。该流程由四大模块组成:数据预处理、特征筛选、分类模型构建以及分类模型评估,最终筛选出特定的生物标志物组合。我们将PBMiner应用于弥漫大B细胞淋巴瘤质谱数据,确定了由六个蛋白（PALD1、TBC1D4、TNFAIP8、CMAS、MME和PTPN1）组成的生物标志物。利用该组合分别构建随机森林模型和非线性SVM模型,在训练集和测试集上受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）都等于1,能够完全正确区分弥漫大B细胞淋巴瘤的两个亚型。我们还将PBMiner应用于肺腺癌质谱数据,确定了由19个蛋白（ABCF1、LAMC1、SRP72、OLFML1、AGER等）组成的生物标志物。利用该组合构建的随机森林模型,在训练集和测试集上的AUC分别为1和0.99,区分癌和癌旁的准确率高于97.5%。综上,PBMiner为发掘潜在的诊断和分子分型蛋白标志物提供了快速有效的方案。
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