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肿瘤干细胞特征及干性指数机器算法的研究进展
文献摘要：
目的 就肿瘤干细胞特征及肿瘤干性指数相关算法进行综述,以期更好地指导肿瘤患者的精准化治疗,从而改善肿瘤患者预后.方法 以"cancer stem cell、stemness index、stemness characteristics、machine algorithm、OCLR、ssGSEA、REOs"等为关键词检索PubMed和Web of Science数据库2011-05-01-2022-01-01相关文献.纳入标准:(1)肿瘤干细胞特征相关研究;(2)肿瘤干细胞与肿瘤的发生、侵袭、转移和耐药相关研究;(3)干性指数算法;(4)干性指数算法的应用.排除标准:(1)数据不完整的文献;(2)实验结果重复文献;(3)数据和结果陈旧文献.最终纳入分析文献41篇.结果 肿瘤干细胞具有自我更新能力,与肿瘤细胞的侵袭、转移、耐药和复发相关.目前肿瘤干性指数的机器算法主要有一类逻辑回归(OCLR)算法、单样本基因集富集分析(ssGSEA)算法和相对表达秩序关系(REOs)算法.结论 肿瘤干细胞的功能特征定性描述了肿瘤干性,而通过机器算法得到的干性指数,则可定量描述肿瘤干性,两者相辅相成,有助于对肿瘤干细胞的作用机制进行深入研究.
文献关键词：
肿瘤干细胞;干性指数;干性特征;机器算法
中图分类号：
作者姓名：
李文洁;殷旻皓;钱海声;陈哲;李璇;张国新
作者机构：
南京医科大学第一附属医院消化科,江苏 南京 210029
文献出处：
引用格式：
[1]李文洁;殷旻皓;钱海声;陈哲;李璇;张国新-.肿瘤干细胞特征及干性指数机器算法的研究进展)[J].中华肿瘤防治杂志,2022(17):1300-1304
A类：
OCLR,REOs,相对表达秩序关系
B类：
肿瘤干细胞,干性指数,机器算法,肿瘤干性,肿瘤患者,cancer,cell,stemness,characteristics,machine,algorithm,ssGSEA,关键词检索,纳入标准,数算,排除标准,自我更新,肿瘤细胞,逻辑回归,单样本,基因集富集分析,功能特征,定性描述,干性特征
AB值：
0.222278
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