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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种个体样本细胞亚群特异性表达的肿瘤预后分子标志物筛选方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115295071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210928358.5，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种个体样本细胞亚群特异性表达的肿瘤预后分子标志物筛选方法是由范明;张文锦;厉力华设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种个体样本细胞亚群特异性表达的肿瘤预后分子标志物筛选方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种个体样本细胞亚群特异性表达的肿瘤预后分子标志物筛选方法。首先，分析基因表达数据，将其分解得到群体细胞亚群特异性表达的估计；然后，通过与临床信息结合，得到群体细胞亚群特异性表达的预后评估，并将有显著生存差异的细胞亚群进一步分解，得到个体样本细胞亚群特异性表达的估计；最后，通过构建细胞亚群的共表达模块，得到连接度较高的基因作为肿瘤预后分子标志物，用于肿瘤分子分型和预后评估。将该发明应用于乳腺癌肿瘤，通过该方法得到的肿瘤预后分子标志物对乳腺癌分型，是从个体细胞亚群异质性的层面对乳腺癌进行了分子分型，这种分型方式更能够解释复杂生物环境中疾病的变化与发展，为设计靶向药物奠定了基础。

本发明授权一种个体样本细胞亚群特异性表达的肿瘤预后分子标志物筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种个体样本细胞亚群特异性表达的肿瘤预后分子标志物筛选方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1、基因表达数据的预处理： 获取基因表达数据，去除其中非随机缺失的数据；并挑选训练集与测试集； 步骤2、群体细胞亚群特异性表达的估计： 首先，根据最小描述长度确定最佳亚群数目K；然后，采用混合物凸分析模型分解预处理后的基因表达数据，得到最优分解模型，进而得到群体中平均细胞亚群特异性表达的估计值与亚群比例矩阵； 步骤3、细胞亚群的生存分析： 首先，将步骤2中所得的细胞亚群比例矩阵与样本临床信息合并为生存信息，并做预处理；然后，根据每个亚群的最佳分类阈值做Kaplan-Meier生存曲线估计，结合COX单因素分析，筛选出具有显著生存差异的细胞亚群作为预后预测的特征亚群； 步骤4、个体样本细胞亚群特异性表达的估计： 根据步骤2群体细胞亚群特异性表达估计值与亚群比例矩阵，采用混合物凸分析扩展模型分解预处理后的基因表达数据，得到个体样本细胞亚群特异性表达的估计； 步骤5、亚群共表达网络的构建与模块的筛选： 5-1根据步骤3筛选出具有显著生存差异的细胞亚群，从步骤4个体样本细胞亚群特异性表达的估计中挑选出具有显著生存差异的细胞亚群的个体细胞亚群特异性表达值； 5-2采用加权基因共表达网络分析方法对具有显著生存差异的细胞亚群的个体细胞亚群特异性表达值构建共表达网络； 5-3采用克鲁斯卡尔-沃利斯检验分析共表达网络中的基因模块的第一主成分，筛选出显著差异模块； 步骤6、分子标志物的筛选： 计算显著差异模块中基因与基因之间的连接度，筛选连接度较高的基因作为hub基因，该hub基因就是肿瘤分子分型的分子标志物。

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