第二步，运用剩余的43个样本计算所有基因的表达和预后情况的 Pearson系数。 图4是TCGA肺腺癌病人总体生存期和无复发生存期的高19-基 因风险评分病人和低19-基因风险评分病人的KM分析。 图1是所有基因的表达与一年内复发情况的相关系数分布图。 我们在分类器的验证阶段用的是基因芯片表达数 据集，这些芯片来自于不同的版本，包括GPL570、GPL7015、GPL6480 以及GPL96。 化疗痛苦2023 这些芯片平台中，并不是都能找到相应的探针来分别对应 分类器中的19个基因。
最终发现分别包含排行榜的前80个基因或者前84个基 因的分类器预测错误数目为最低。 本着简洁的原则，最终选择80-基因为分 类器雏形。 化疗痛苦 另一方面，本发明的目的是提供一种在多个非小细胞肺癌数据集中预测 非小细胞肺癌病人预后的基因表达分类器及其构建方法。
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接着采 用KM(Kaplan-Meier)生存分析计算组2的高风险和低风险亚组之间的时 序检验p值(log Rank p-value)。 如此循环，直到所有的特征都被纳入Cox 回归模型。 时序检验p值最小的Cox模型所包含的特征种类和数目就是最优 的。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中使用基因表达分类器雏形计算用于验证的肿瘤样本 的风险系数，预测其复发风险，通过比较真实复发风险和预测复发风险的一 致性，验证所述基因表达分类器雏形的效能。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中所述第二阶段采用KM生存分析计算高风险组和 低风险组之间的时序检验p值，时序检验p值最小的Cox模型所包含的 基因种类和数目就是所构建的基因表达分类器。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中所述第一阶段通过使用肺癌病人的基因表达信息和 临床信息，采用有监督的机器学习方法挑选与真实预后情况高度相关的基 因。
- 6.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，第一阶段的基因表达分类器雏形包含有基因列表。
- 很多患者不愿意接受化疗，主要是因为它的副作用比较大，花费又高，不可否认化疗...
- 看这本书有助于我思考死亡，直面死亡，从而给我们关于生与死，病人与医生，孩子与父亲，工作与家庭，信仰与理性的一些启示，警醒我们如何更充分地生活。
- 在基因表达分类器领域，乳腺癌 开始最早，进展最大，已有多个分子检测产品问世，如Oncotype DX、 MammaPrint、Prosigna、EndoPredict以及Breast Cancer Index。
- 而像肝肾功能损伤，静脉炎，心肺功能损伤，外周神经炎等相对来说反应较轻，只要肿瘤医生合理用药，并且采取相应的对症措施，一般不会导致很严重的后果。
另一方面，本发明提供一种预测非小细胞肺癌病人预后的基因表达分 化疗痛苦 类器的构建方法，其包括：数据训练阶段和验证阶段。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中第一阶段的基因表达分类器雏形包含有基因列表。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中使用LOOCV方法获得最佳的基因类别和数目，从 而构建所述基因表达分类器雏形。 9.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法的构建方法，其特征在于，验证阶段使用芯片数据集验证所获得的基因表达分类器。 最好的分类器在LOOCV过程中，错误计数器收集的预测错误次数应该 最少。
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图2是以无信息遗露的方式产生的44个基因表 达分类器中，原初的1470个基因(红色)和其它基因(蓝色)的分布示意 图。 在一个基因表达分类器中，报告基因的平均数目是1523±98。 我担忧的是死亡的过程，如果癌症化疗六个月，这过程的生命质量是很恐怖的，那种过程的折磨无异于地狱般的折磨，还不如爽快的快速的死去。 说回细胞和DNA，若你严格定义，发现每个细胞，每个DNA，都在做工，都有自己的使命，都是相对有序的，所以每个细胞，每个DNA都是生命，而且能自我复制。 如果从这个视角来看，你的生命世界乃至整个世界看起来纷繁复杂，其实你会看到更大的一种规律和秩序，而且是有层次的，且互相之间有影响的。
排在越前面的特征，Cox回 归p值越小，与预后的相关性越大。 另一方面，本发明提供一种基因表达分类器，其能作为一种有效的 诊断手段将肺癌病人中有较高风险发展成差预后的亚群分离出来。 循环第一到第三步，直到所有的44个训练病人样本都被留出过一次。 每次当被留出的样本的基因组风险和实际的临床预后情况相背离时，错误计 数器加1次。
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有意思的是，每个细胞和DNA时刻都在死亡，你的死亡如何定义呢？ 我和保罗一样，经历了恐惧→否认→愤怒→ 化疗痛苦2023 讨价还价→ 消沉→ 接受。 最后我也鼓励父亲勇敢的接受死亡，死亡是新生，是物质世界的一种解脱，是生命的升华。 惧怕死亡只是被自己吓到，用平常心看待死亡，生是日常，死是日常，生与死对宇宙都是不增不减，只是自然规律的运作而已。 近距离的目睹死亡，是一种心惊肉跳的体验，无法描述的可怕。 尤其是癌症这种恶魔，像一个魔鬼，随时把鲜活生命给吞没，从常人的视角来看，它是恶的，它夺走了你的亲人，夺走了你的爱，剥夺了生者享受生活之美好的权力，它是一种摧毁了美好计划的暴行。
另外，还有一种有意思的观点，死亡是必要的，生命的有限性是必要的，因为相对于“永生”的物种来说，他们还会羡慕我们这个世界生命的“不永生”性，正因为生命的“不永生”性，才让我们的生命产生了价值和意义，甚至有了一种永恒的美感。 化疗痛苦 “领会”则是通过自己的选择，在自己的本真的状态中“显示”给自己或他人，从而帮助他认识和找到自己，并且通过思考死亡，直面死亡，本真的“怀着畏惧”的向死而存在，这是另一种此在的生存的可能性。 癌症犹如突然宣判的死刑，令人措手不及，没有心理准备。 这是每个人需要思考的，但可能你没有“预演”，也没有做好充分的准备，而且是“随时”做好准备，因为死亡是无常。 保罗得了肺癌以后，他从恐惧→否认→愤怒→ 讨价还价→ 化疗痛苦2023 消沉→ 懊悔→接受→爱，从认知疗法到物理疗法，通过文学、写作和读书，通过信仰和理性，通过家人的爱和温暖，平和的拥抱死亡。 很多患者不愿意接受化疗，主要是因为它的副作用比较大，花费又高，不可否认化疗...
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4.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，使用LOOCV方法获得最佳的基因类别和数目，建立所述基因表达分类器雏形。 另一方面，本发明提供一种基因表达分类器，其能作为一种有效的 诊断手段将非小细胞肺癌病人中有较高风险发展成差预后的亚群分离出 来。 以组1为训练数据，通过单因素的Cox比例风险回归模型(Cox’s proportionalhazards 化疗痛苦2023 regression model,CPH)，计算单个特征的回归系数和p 值。
另一方面，本发明的目的是提供一种预测肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中所述第二阶段包括特征排序，所述特征排序基于单 因素的Cox比例风险回归模型所得p值进行。 5.根据权利要求4所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，使用基因表达分类器雏形计算用于验证的肿瘤样本的风险系数，预测其复发风险，通过比较真实复发风险和预测复发风险的一致性，验证所述基因表达分类器雏形的效能。 2.根据权利要求1所述的预测肺癌病人预后的基因表达分类器的构建方法，其特征在于，所述第一阶段通过使用肺癌病人的基因表达信息和临床信息，采用有监督的机器学习方法挑选与真实预后情况高度相关的基因。 另一方面，本发明的目的是提供一种预测非小细胞肺癌病人预后的 基因表达分类器及其构建方法，实现对非小细胞肺癌病人的无复发生存 化疗痛苦2023 期和总体生存期进行精准预测。
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而像肝肾功能损伤，静脉炎，心肺功能损伤，外周神经炎等相对来说反应较轻，只要肿瘤医生合理用药，并且采取相应的对症措施，一般不会导致很严重的后果。
海德格尔希望我们能“领会”自己的存在，认识自己，找到本真，通过思考死亡，唤醒良知，向死而生，从而通过这种选择，活的清醒而自由。 化疗痛苦2023 死亡是“此在”的终结，是最本己的、无所关联的、确知的、不可逾越的、悬临头顶的可能性，只要此在生存着，就已经被抛入了这种可能性。 物理学上的死亡不得不再提一下熵增定律，这个定律告诉我们，世界会走向无序，即熵值增加。 所以，对死亡的“平常心”是很难做到的，需要我们不断的修行，才能克服对死亡的恐惧，用平常心把死亡视作是宇宙每天在发生的日常和自然规律而已，生命是一样的需要遵循宇宙的自然规律，这一点上人类的死亡和一片花瓣的枯萎没有区别。 这本书勾起了我的一些回忆，因为我的父亲十年前去世，也是肺癌。
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同样是运用 TCGA的病人数据，但是这次囊括了所有未接受和接受了术后放疗的病人， 这样总共有350个肺腺癌样本可用。 化疗痛苦2023 关注癌症病人的无复发生存期 (Relapse-Free Survival，RFS)。 另一方面，本发明提供一种预测非小细胞肺癌病人预后的基因表达分 类器的构建方法，其中所述第一阶段包括：使用未接受术后放疗的TCGA 肺腺癌病人的基因表达信息和临床信息，使用有监督的机器学习方法建立能 预测肺腺癌病人预后的基因表达分类器雏形。 化疗痛苦2023 从排序后的第一个特征开 始，从前往后每次加一个特征，运用多因素的Cox回归分析获得各个特征的 Cox回归系数。 运用组2病人进行交叉验证，评估此Cox模型的好坏：将组 2中每个病人的相关特征的表达值与多因素Cox回归系数相乘并累加得到一 个分数值，分数值高低表示病人死亡或者复发风险的高低。
