目的 构建基于高通量数据集数据的前列腺癌诊断模型并验证其性能.方法 筛选从GEO下载的Taylor_prostate数据集,并用遗传算法进行进一步筛选,最终运用人工神经网络算法对数据进行分析,建立诊断模型.用10倍交叉验证法对模型进行内部验证,下载两个Grasso数据集(GPL6480和GPL6848)进行外部独立验证.结果 经过两次筛选共获得5个基因ACADL、ACTG2、CACNA2D1、PCP4和SPARCL1.该模型的ROC曲线下面积为94.62.10倍交叉验证和外部独立验证的结果均良好.结论 基于高通量数据集构建的前列腺癌诊断模型性能良好.
作者：江福能；张鑫；陈超；韩兆冬；吴永定；钟惟德；梁宇翔
来源：中华泌尿外科杂志 2017 年 38卷 z1期
