Predicting the clinical status of human breast cancer by using gene expression profiles

doi:10.1073/pnas.201162998

.2001年9月25日；98(20):11462-7.

doi:10.1073/pnas.201162998。 Epub 2001年9月18日。

利用基因表达谱预测人类乳腺癌的临床状况

M西¹, C布兰切特, H Dressman公司, 鄂黄, S石田, R跨度, H祖赞, J A奥尔森Jr, J R标记, J R内文斯

附属公司

PMID： 11562467
预防性维修识别码：项目编号58752
DOI（操作界面）： 10.1073/pnas.201162998

利用基因表达谱预测人类乳腺癌的临床状况

M西等。美国国家科学院程序. 2001.

.2001年9月25日；98(20):11462-7.

doi:10.1073/pnas.201162998。 Epub 2001年9月18日。

作者

M西¹, C布兰切特, H Dressman公司, 鄂黄, S石田, R跨度, H祖赞, J A奥尔森Jr, J R标记, J R内文斯

附属

¹杜克大学统计与决策科学研究所，美国北卡罗来纳州达勒姆27708。

PMID： 11562467
预防性维修识别码：项目编号58752
DOI（操作界面）： 10.1073/pnas.201162998

摘要

预后和预测因素是治疗肿瘤患者不可或缺的工具。在大多数情况下，这些因素依赖于一些特定的细胞表面、组织学或大体病理特征。基因表达分析有可能用数千个特征来补充以前的几个不同特征。我们开发了贝叶斯回归模型，该模型基于对一系列原发性乳腺癌样本进行DNA微阵列分析所得的基因表达数据提供预测能力。这些模式能够根据雌激素受体状态以及分类的淋巴结状态来区分乳腺肿瘤。重要的是，我们评估了这些模型在交叉验证测定中预测肿瘤状态的实用性和有效性。这种方法的实用价值不仅取决于评估未来样本临床结果的相对概率的能力，还取决于根据每次验证分析的基因子集的选择，诚实评估与此类预测分类相关的不确定性。后一点对于将这些方法应用于临床肿瘤表型评估的能力至关重要。

PubMed免责声明

数字

图1
ER+/ER−比较的因子分析。(一个)成对因素分析。乳腺肿瘤的散点图100个纯选择基因背后的两个显性因素培训案例辨析。每个肿瘤都由一个简单索引编号（见表2），颜色编码为红色表示ER+情况，蓝色表示ER-情况。只有肿瘤绘制训练集。因素1明显具有歧视性（因子4仅用于显示目的）。(B类)因子训练用例的拟合分类概率回归分析。水平轴上的值是对回归中的总体因子得分。上的相应值垂直轴是拟合/估计的分类概率，对应的90%概率区间标记为虚线指出这些估计值的不确定性。颜色编码如下中描述的一个. (C类)预测验证样本中每个肿瘤的ER状态的概率。这个分析是基于100个基因的选定子集训练样本分析。颜色编码如所述一个.

图2
提供纯歧视的前100个基因的表达水平ER状态。表达式级别由颜色编码描述黑色代表最低级别，其次是红色、橙色、黄色、，然后白色作为最高级别的表达。中的每一列该图表示单个肿瘤样本中的所有100个基因根据确定的ER状态进行分组。每一行代表一个个体基因，根据回归从上到下排序系数（见表3）。

图3
ER状态的样本外交叉验证预测。(一个)一次性交叉验证预测基于因子的训练用例分类概率回归分析。水平轴上的值是对回归中的总体因子得分。上的相应值纵轴是估计的分类概率对应的90%概率区间标记为虚线指出这些估计值的不确定性。分析和每个肿瘤的预测都是基于筛选出的100个most的子集表达研究中平行当前实践的歧视性基因由其他组执行。(B类)一次性交叉验证中训练用例的分类概率预测ER研究，格式与一个.在此例如，每个病例仅根据剩下的训练肿瘤，重新选择了100个基因的子集在每种情况下。该图显示了由此产生的真实不确定性关于实际环境中真实预测准确性的程度，反映由于表达的异质性而导致的固有变异性配置文件。

图4
节点比较分析。(一个)成对因子分析。乳腺肿瘤在两个显性肿瘤上的散点图中描述100个纯歧视基因的潜在因素节点状态。每个肿瘤都由一个简单的索引编号表示（参见表2），颜色编码，红色表示节点阳性至少有三个阳性淋巴结，蓝色表示淋巴结节点阴性情况。因素1具有明显的歧视性（因素3仅为显示目的而选择）。(B类)一次一个节点分类概率的交叉验证预测分析。水平轴上的值是对回归中的总体因子得分。上的相应值纵轴是估计的分类概率对应的90%概率区间标记为虚线指出这些估计值的不确定性。分析和每个肿瘤的预测都是基于筛选出的100个most的子集歧视性基因。(C类)一次性交叉验证节点研究中的预测，格式类似于一个每种情况仅根据节点进行预测剩余训练肿瘤的状态，含100个基因子集在每种情况下重新选择。因此，分析显示了结果真实预测准确度的不确定性实际设置，反映由于异质性而产生的固有可变性表达式配置文件的。

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1. Bittner M、Meltzer P、Chen Y、Jiang Y、Seftor E、Hendrix M、Radmacher M、Simon R、Yakhini Z、Ben-Dor A等人，《自然》（伦敦）2000；406:536–540.-公共医学
1. DeRisi J、Penland L、Brown P O、Bittner M L、Meltzer P S、Ray M、Chen Y、Su Y A、Trent J M.Nat Genet。1996年；14:457–460.-公共医学
1. Golub T R、Slonim D K、Tamayo P、Huard C、Gaasenbeek M、Mesirov J P、Coller H、Loh M L、Downing J R、Caligiuri M A等人，《科学》。1999;286:531–537.-公共医学
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