论文研究 - 一种新型的治疗优化系统和通过机器学习在乳腺癌中识别顶级基因的应用

传统的癌症治疗选择主要依靠临床观察和医生的判断，但大多数结果难以预测。 通过基因组拓扑学，我们以272名乳腺癌患者的临床和基因信息为例，提出治疗优化和顶级基因鉴定系统。 这项研究面临某些挑战，例如数据中的共线性和维数诅咒，因此，通过方差分析（ANOVA）的思想，实施了主成分分析（PCA）来解决此问题。 发现有几个基因，例如SLC40A1和ACADSB，具有统计学意义，并且支持生物学研究； 建立的模型可以精确预测乳腺癌的死亡率，复发时间和生存时间，平均MSE为3.697，准确率88.97％，F1评分为0.911。 这项研究中使用的结果和方法为人们提供了一个渠道，使他们可以通过机器学习进一步研究其