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基于基因表达谱的肿瘤放疗敏感基因识别方法研究的中期报告
本项目基于肿瘤的基因表达谱数据，旨在开发一种能够快速准确地预测肿瘤对放疗敏感性的方法。以下是中期报告的主要内容：
1.数据预处理
我们收集了大量的肿瘤组织样本，并使用RNA测序技术获得了它们的基因表达谱数据。为了进行下一步的分析，我们先对原始数据进行了初步的预处理。具体地，我们进行了质量控制、去除低表达基因、归一化和批次效应校正等步骤，以确保数据的质量和可靠性。
2.特征选择
在得到高质量的基因表达谱数据之后，我们进行了特征选择，以选取对放疗敏感性具有显著影响的基因。为此，我们采用了多种常用的特征选择方法，包括t检验、方差分析和互信息等。通过比较各种方法的表现，我们最终选择了随机森林作为特征选择的主要方法。
3.建立预测模型
在特征选择之后，我们利用筛选出的基因来建立放疗敏感基因的预测模型。我们考虑了多种机器学习算法，包括支持向量机、随机森林和神经网络等。最终，我们决定采用随机森林作为预测模型的主要算法。为了提高模型的稳定性和泛化能力，我们进行了交叉验证和调参等步骤。
4.初步结果
经过以上步骤，我们得到了一些初步的结果。具体地，我们使用我们建立的预测模型对一些已知的肿瘤样本进行了预测，并将预测结果与已有的临床数据进行比较。初步的结果表明，我们的方法能够在一定程度上预测肿瘤对放疗的敏感性，具有一定的应用前景。
5.接下来的工作
接下来，我们将进行更深入的探索和优化。具体地，我们将继续优化模型的参数和特征选择方法，进一步提高模型的预测能力和可靠性。同时，我们还将收集更多的肿瘤样本数据，并进行更全面的分析和验证。最终，我们希望能够开发出一种可靠的、便捷的、基于基因表达谱的肿瘤放疗敏感基因识别方法，为临床治疗提供有价值的参考。