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摘要：
本发明涉及基于免疫相关基因的MSI预测模型构建方法，包括以下步骤：从癌症基因组图谱数据库中收集构建免疫相关MSI预测模型irMSIs的训练集和验证集；从免疫学数据库中选择免疫相关基因，并从中筛选出差异基因；根据筛选出的差异基因，通过LASSO逻辑回归算法构建免疫相关MSI预测模型irMSIs；使用免疫相关MSI预测模型irMSIs对预后风险进行验证。本发明提供了免疫相关基因在MSI状态预测上的应用，结合免疫相关基因，找到了一组可以在消化道肿瘤特别是结肠癌中稳定预测MSI的特征基因，并且能够很好的预测结肠癌预后风险。
主权项：
1.基于免疫相关基因的MSI预测模型构建方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：从癌症基因组图谱数据库中收集构建免疫相关MSI预测模型irMSIs的训练集和验证集；步骤S2：从免疫学数据库中选择免疫相关基因，并从中筛选出差异基因；步骤S3：根据筛选出的差异基因，通过LASSO逻辑回归算法构建免疫相关MSI预测模型irMSIs；步骤S4：使用免疫相关MSI预测模型irMSIs对预后风险进行验证；所述从癌症基因组图谱数据库中收集构建免疫相关MSI预测模型irMSIs的训练集和验证集的步骤，包括：从癌症基因组图谱数据库中下载四个癌症队列，四个所述癌症队列包括结肠癌COAD、直肠癌READ、胃癌STAD、食管癌ESCA的mRNA表达谱和临床信息；将结肠癌COAD队列作为差异基因的筛选和免疫相关MSI预测模型irMSIs的训练集，其他队列作为免疫相关MSI预测模型irMSIs的验证集；所述从免疫学数据库中选择免疫相关基因，并从中筛选出差异基因的步骤，包括：从免疫学数据库中下载N个免疫相关基因，从中选取M个配对基因进行分析，N>M；使用edgeR软件包筛选结肠癌COAD队列中微卫星不稳定性高MSI-H的组和微卫星稳定MSS的组之间的差异基因，或微卫星不稳定性高MSI-H的组和微卫星不稳定性低MSI-L的组之间的差异基因，筛选标准为：假发现率FDR<0.05|log2（Fold Change）| ≥ 1其中FDR为假发现率，其值是针对多次检验调整确定的；Fold Change表示两组间某基因的测序数据的counts表达量的差异倍数；从而鉴定出m个差异基因，m<M；m个差异基因中包括a个上调基因和b个下调基因，m=a+b。
