TY -的A2 Bhattacharya丝薇盟——吴,烁明非盟-杨,Xiangbao盟——秋,谢AU -潘,Yinpeng PY - 2022 DA - 2022/09/07 TI -模糊数据挖掘、生物信息学分析M6A基因启动子区域的甲基化分析食管癌SP - 4420717六世- 2022 AB -这项工作旨在分析M6A基因的甲基化水平之间的相关性在食道癌(EC)和基于生物信息学技术和病人的预后评估的预后预测价值不同的数据挖掘模型。80 EC患者和80名健康的人被选中,并收集患者的血清检测DNA甲基转移酶的水平。在欧共体的彻底切除,肿瘤组织和邻近正常组织收集病人的检测M6A基因的甲基化水平。COX回归分析是用来分析M6A的独立危险因素(irf)基因甲基化和其他治疗食道癌患者的预后影响。介绍了粒子群优化(PSO)算法来提高模糊 C ——聚类算法(FCM)。的预后预测效率的差异(LRA)逻辑回归分析,决策树(DT) C5.0,人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和改进的FCM (IFCM)模型进行了比较。人类DNA甲基转移酶和组蛋白脱乙酰酶1的水平(HSD-1) EC患者大大增加( P < 0.05 )。的甲基化率和甲基化水平M6A甲基化监管机构( ALKBH5, HNRNPC, METTL3, WTAP, RBM15, YTHDC1, YTHDF1, FTO)电子商务组织显然是更高( P < 0.05 )。高风险EC患者的存活时间远远短于低风险的患者( P < 0.05 )。单变量和多变量COX回归分析表明,性别、年级,肿瘤TNM分级,渗透度和甲基化的 ALKBH5, HNRNPC, METTL3基因irf EC患者的预后( P < 0.05 )。ROC曲线下面积(auc)上帝抵抗军,DT C5.0,安,支持向量机,对预测患者的预后和IFCM算法0.813,0.857,0.895,0.926,和0.958,分别和IFCM模型有最好的诊断效果。总之,生物信息学技术的检测显示,EC患者没有明显的DNA甲基化,和M6A甲基化水平升高的患者的监管机构一个IRF影响患者的预后。此外,模糊数据挖掘模型可以进行预后预测的EC患者的首选方法。SN - 1687 - 725 - 2022/4420717 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/4420717——摩根富林明——《传感器PB - Hindawi KW - ER