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机器学习在癌症分子亚型分类中的应用

news 来源：原创 2025/4/19 7:05:57

学习笔记：机器学习在癌症分子亚型分类中的应用——Cancer Cell 研究解析

在这里插入图片描述

1. 文章基本信息

  • 标题：Classification of non-TCGA cancer samples to TCGA molecular subtypes using machine learning
  • 发表期刊：Cancer Cell
  • 发表时间：2025 年，第 53 卷，第 2 期
  • 研究目标：
    • 开发机器学习分类器，用于将非 TCGA 样本映射到TCGA 定义的分子亚型。
    • 支持多组学数据整合（mRNA、DNA 甲基化、CNV、突变、miRNA），提高分类准确度。
    • 提供标准化工具（Docker 容器化），使研究和临床应用更便捷。

2. 文章的主要行文思路

(1) 引言（Introduction）

  • 介绍癌症传统分类方法（基于组织学和解剖学分类）的局限性。
  • 介绍 TCGA 数据集在癌症亚型研究中的重要性。
  • 说明当前分子亚型分类方法在非 TCGA 样本上的应用挑战。
  • 提出研究目标：使用机器学习方法开发分类器，将非 TCGA 样本归类到 TCGA 定义的亚型。

(2) 方法（Methods）

  • 数据来源：使用 TCGA 的多组学数据，包括 mRNA、DNA 甲基化、CNV、miRNA、突变数据。
  • 机器学习方法：
    • 使用五种 ML 方法（AKLIMATE、CloudForest、SKGrid、JADBio、subSCOPE）。
    • 训练 8,791 个 TCGA 样本，涵盖 26 种癌症队列和 106 个分子亚型。
    • 使用交叉验证评估模型性能，最终选出 737 个最优分类器。
  • 外部验证：
    • 采用 METABRIC 和 AURORA 乳腺癌数据集，测试模型的泛化能力。

在这里插入图片描述

(3) 结果（Results）

  • 分类模型构建与性能评估：

    • 统计不同数据类型对分类的贡献。
    • 发现 mRNA 在大多数癌症亚型分类中起主导作用。
      在这里插入图片描述

  • 外部数据集验证：

    • 评估不同 ML 方法在不同测序平台（RNA-seq vs. 微阵列）上的稳健性。

  • 模型泛化能力：

    • 发现 70 个样本足以预测分类器的最终性能。
    • 研究不同癌症亚型对单一数据类型的依赖程度。

(4) 讨论（Discussion）

  • TCGA 亚型分类的临床应用潜力：
    • 预测新样本时，可提供标准化的癌症分子亚型信息。
    • 未来可用于开发简化的癌症检测面板。

在这里插入图片描述

  • 研究局限性：
    • TCGA 数据可能未涵盖所有癌症亚型。
    • 不同测序平台可能影响模型泛化能力。

(5) 结论（Conclusion）

  • 研究提供了一个通用的分类框架，可用于非 TCGA 样本的 TCGA 亚型分类。
  • 公开 737 个高性能分类器，可用于癌症检测和精准医学研究。

3. 文章的主要贡献

(1) 机器学习驱动的癌症分型

  • 使用 5 种机器学习方法 训练 TCGA 数据：
    • AKLIMATE
    • CloudForest
    • SKGrid
    • JADBio
    • subSCOPE
  • 训练 412,585 个分类模型，最终筛选出 737 个最优模型。
  • 提供 Docker 版本，保证可复现性和易用性。

(2) 多组学数据整合

  • 研究分析了不同数据类型的贡献：
    • mRNA 对大多数癌症亚型分类最关键。
    • DNA 甲基化 在 LGG、GBM 等脑肿瘤分类中尤为重要。
    • 突变数据（Mutations） 适用于黑色素瘤（SKCM）。
    • 整合多种组学数据可提高分类准确度。

(3) 临床应用价值

  • 提供 TCGA 亚型分类，提高癌症精准医学能力：
    • 不同 TCGA 亚型的患者具有不同的预后和治疗策略。
    • 例如：CMS1 结直肠癌（高 MSI-H）对 PD-1 免疫治疗敏感，而 CMS4 免疫排斥明显。
  • 帮助医生和研究人员在新数据集中分类样本，指导精准治疗。

(4) 公开可用的工具

  • 提供 Docker 容器，简化安装和使用。
  • GitHub 代码公开，提高可复现性。

https://github.com/NCICCGPO/gdan-tmp-models

3. 作者的主要单位

单位机构类型研究重点是否与临床相关
Oregon Health & Science University (OHSU)医学中心癌症基因组学、精准医学✅ 高度相关
University of California, San Francisco (UCSF)医学中心肿瘤学、精准医学✅ 高度相关
Dana-Farber Cancer Institute (DFCI)癌症中心肿瘤学、临床研究✅ 高度相关
MD Anderson Cancer Center (UTMDACC)癌症医院癌症治疗、精准医学✅ 高度相关
National Cancer Institute (NCI)政府研究机构癌症基因组、精准医学✅ 高度相关
The Broad Institute (MIT & Harvard)研究机构癌症基因组、药物开发✅ 高度相关
University of California, Santa Cruz (UCSC)大学计算生物学、生物信息学❌ 主要是计算研究
King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)大学计算机科学、机器学习❌ 主要是算法，不直接涉及临床

📌 结论：

  • 该研究团队涵盖了癌症精准医学、基因组学、计算生物学、机器学习等多个领域，保证了该研究的高临床相关性和计算分析的前沿性。

4. 如何使用 Docker 进行数据处理

(1) 安装 Docker

首先，确保服务器已安装 Docker：

docker --version  # 确认安装

如果未安装，可以运行以下命令安装：

sudo apt update
sudo apt install docker.io -y
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

(2) 克隆 GitHub 仓库

git clone https://github.com/NCICCGPO/gdan-tmp-models.git
cd gdan-tmp-models

(3) 拉取 Docker 镜像

docker pull nciccpo/gdan-tmp-aklimate:latest
docker pull nciccpo/gdan-tmp-cloudforest:latest
docker pull nciccpo/gdan-tmp-skgrid:latest
docker pull nciccpo/gdan-tmp-jadbio:latest
docker pull nciccpo/gdan-tmp-subscope:latest

(4) 准备输入数据

mkdir -p ~/gdan-input
mkdir -p ~/gdan-config

将**RNA-seq 表达数据（FPKM/TPM）**放入 ~/gdan-input/ 目录，并创建 YAML 配置文件 ~/gdan-config/config.yml：

model: aklimate
input_data:mRNA: /data/mRNA_expression.csv
output:results: /data/prediction_results.csv

(5) 运行 Docker 进行 TCGA 亚型预测

docker run --rm --cpus=64 \-v ~/gdan-input:/data \-v ~/gdan-config:/config \nciccpo/gdan-tmp-aklimate:latest /config/config.yml

📌 参数解释

  • --cpus=64：使用 64 核 CPU（可根据服务器性能调整）。
  • -v ~/gdan-input:/data：映射输入数据目录到 /data。
  • -v ~/gdan-config:/config：映射 YAML 配置文件目录到 /config。

(6) 查看预测结果

ls ~/gdan-input
cat ~/gdan-input/prediction_results.txt

或者：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("~/gdan-input/prediction_results.csv")
print(df.head())

5. 结果解读

示例结果：

Sample_ID    Predicted_TCGA_Subtype    Confidence_Score
Sample_001   BRCA_LuminalA             0.95
Sample_002   LGG_IDH_Mutant             0.87
Sample_003   SKCM_BRAF_Mutant           0.92

📌 解读

  • Predicted_TCGA_Subtype：模型预测的 TCGA 亚型
  • Confidence_Score（0-1）：置信度，越高表示分类越可靠
  • 如果置信度低（如 <0.7），说明该样本可能更偏向其他亚型或需要额外数据支持（如 DNA 甲基化）。

6. 结论

✅ 该研究基于 TCGA 数据，提供了精准的癌症亚型分类工具
✅ 支持 RNA-seq（mRNA）数据，适用于临床研究和精准医学
✅ 使用 Docker 容器化，保证可复现性，提供 737 个高性能分类器
✅ 有助于个性化治疗，如免疫治疗和靶向治疗策略的选择

📌 下一步

  • 尝试用自己的 RNA-seq 数据跑一次分析
  • 如果分类结果置信度较低，可考虑添加 DNA 甲基化或突变数据
  • 如有问题，可以查看 Docker 日志：
    docker logs <CONTAINER_ID>

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编程日记 2025/4/18 11:42:33

发布：大彩科技DN系列2.8寸高性价比串口屏发布！

一、产品介绍 该产品是一款2.8寸的工业组态串口屏&#xff0c;采用2.8寸液晶屏&#xff0c;分辨率为240*320&#xff0c;支持电阻触摸、电容触摸、无触摸。可播放动画&#xff0c;带蜂鸣器&#xff0c;默认为RS232通讯电平&#xff0c;用户短接屏幕PCB上J5短接点即可切换为TTL电…...

编程日记 2025/4/16 14:27:08

Oh3.2项目升级到Oh5.0(鸿蒙Next)具体踩坑记录(一)

目录 1.自动修复部分 Cause: The project structure and configuration require an upgrade. Solution: 1. Use Migrate Assistant to auto-upgrade the project structure and configuration. 2. Manually upgrade the project structure and configuration by following th…...

编程日记 2025/4/18 11:41:39

pytest+request+yaml+allure 接口自动化测试全解析[手动写的跟AI的对比]

我手动写的：Python3：pytest+request+yaml+allure接口自动化测试_request+pytest+yaml-CSDN博客 AI写的：pytest+request+yaml+allure 接口自动化测试全解析 在当今的软件开发流程中，接口自动化测试扮演着至关重要的角色。它不仅能够提高测试效率，确保接口的稳定性和正确性…...

编程日记 2025/4/18 11:43:50

Redis存储⑤Redis五大数据类型之 List 和 Set。

目录 1. List 列表 1.1 List 列表常见命令 1.2 阻塞版本命令 1.3 List命令总结和内部编码 1.4 List典型使用场景 1.4.1 消息队列 1.4.2 分频道的消息队列 1.4.3 微博 Timeline 2. Set 集合 2.1 Set 集合常见命令 2.2 Set 集合间命令 2.3 Set命令小结和内部编码 2.…...

编程日记 2025/4/18 11:45:56

使用PyCharm进行Django项目开发环境搭建

如果在PyCharm中创建Django项目 1. 打开PyCharm&#xff0c;选择新建项目 2.左侧选择Django&#xff0c;并设置项目名称 3.查看项目解释器初始配置 4.新建应用程序 执行以下操作之一&#xff1a; 转到工具| 运行manage.py任务或按CtrlAltR 在打开的manage.pystartapp控制台…...

编程日记 2025/4/18 11:45:05