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博士生开题报告公示—李益民—201711210102

更新时间: 2018-12-28 点击量: 187
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2017级生物医学工程学科(专业代码107200)博士研究生开学报告

博士生:李益民,学号:201711210102

研究方向:临床医学生理学和医学技术

题目:基于共表达网络和机器学习的宫颈癌预后分子标记筛选

导师:郎金义教授(博士生导师)

评估小组专家名单:王卫东教授(博士生导师),李涛教授(主任医师),张世川教授(主任医师),黄建明教授

主持人:吕顺教授

时间:2018年12月28日星期五,下午2:00

地点:四川省肿瘤医院放射治疗中心3楼会议室

引言:宫颈癌患者仍然有很大比例的远处转移患者在治疗结束后导致治疗失败,并且复发患者的5年生存率通常较低。目前最重要的预后指标是原发病灶的临床分期,淋巴结状态和组织病理学特征。研究表明,多种基因的异常表达和异常途径可导致宫颈癌治疗失败。然而,由于敏感性和特异性限制,当单独应用时,这些指标不能用作预后或治疗预测因子和靶向治疗靶标。本研究旨在利用宫颈癌患者术后组织标本的高通量基因组测序数据,结合多种机器学习方法构建预后预测模型,探索有效可行的预后分子标志物,使临床可以更准确地治疗宫颈癌。患者接受个性化精确治疗。