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摘要：
本发明公开了一种肺腺癌预后模型，属于肿瘤分子生物学技术领域，所述肺腺癌预后模型基于多胺代谢相关基因SMS、SMOX、GPC1、SLC47A1、AZIN2和MAOB的组合进行构建；构建方法为：从癌症基因组图谱数据库和基因表达综合数据库中收集构建多胺代谢相关基因肺腺癌预后模型的训练集和验证集；从KEGG、GO数据库和文献中整理多胺代谢相关基因；通过LASSO‑COX回归构建多胺代谢相关基因的预后模型；本发明的预后模型C‑index提高约10.5%，取得了协同增效的效果，预后模型预测准确性、普适性均得到提高，能够为临床医师对肺腺癌患者的治疗决策提供更准确的指导意见。
主权项：
1.一种肺腺癌预后模型，其特征在于：所述肺腺癌预后模型基于六种多胺代谢相关基因进行构建，所述六种多胺代谢相关基因为SMS、SMOX、GPC1、SLC47A1、AZIN2和MAOB，其构建方法为，包括下述步骤：（1）从癌症基因组图谱数据库和基因表达综合数据库中收集构建多胺代谢相关基因肺腺癌预后模型的训练集和验证集；（2）从KEGG、GO数据库和文献中整理多胺代谢相关基因；（3）通过LASSO-COX回归构建多胺代谢相关基因的预后模型，具体构建方法为：使用R包“glmnet”在训练集中建立LASSO-COX回归模型；用bootstrap法进行惩罚最大似然估计，重复1000次；由偏似然偏差最小值确定最优正则化参数λ，再以该λ值确定最佳基因数目及回归系数，预后模型的计算方法为：风险评分= ；其中，n表示为基因总量，expi表示为基因i的表达量，cori表示为基因i在回归分析中的回归系数。
