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龙图腾网获悉清远市人民医院申请的专利一种基于集群分子的结直肠癌预测模型及应用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：CN116246710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211743182.2，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权一种基于集群分子的结直肠癌预测模型及应用是由陈炳坤;马宁芳;周桂清;齐玲;彭骞设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集群分子的结直肠癌预测模型及应用在说明书摘要公布了：本发明属于生物医学技术领域，公开了一种基于集群分子的结直肠癌预测模型及应用。本发明利用开放共享的人类蛋白数据库及TCGA公共数据库，运用机器学习方法进行交集分析，筛选出一组所编码蛋白可在血液中检出、且预示结直肠癌患病风险的特异性分子集，应用GEO结直肠癌数据集构建逻辑回归模型，该模型预测结直肠癌发病风险的AUC值为0.962，在测试集中能准确区分高风险和低风险人群。本发明利用多变量集合效应进行建模，起到了多变量共性筛选作用，使模型的预测准确率及灵敏度大幅提升，经血液学筛查方法简便，适宜在临床应用中推广。

本发明授权一种基于集群分子的结直肠癌预测模型及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于集群分子的结直肠癌预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集结直肠癌转录本测序数据和结直肠癌数据集；从所述结直肠癌数据集中提取探针值和探针注释，去除批次效应，得合并数据集； 2采集可编码血液内蛋白的基因； 3筛选所述结直肠癌转录本测序数据中的差异表达基因，用所述合并数据集对所述差异表达基因进行验证； 4用权重基因共表达网络分析方法从步骤2所述基因中筛选可编码血液内蛋白的结直肠癌特异性表达基因； 5基于机器学习方法从所述结直肠癌特异性表达基因中筛选结直肠癌特异性蛋白编码基因，得结直肠癌集群分子；所述结直肠癌集群分子包括QSOX2、TGFBI、CD44、INHBA、S100A11、VEGFA和MET； 6验证所得结直肠癌集群分子的可信度； 7将所述合并数据集以1:1随机分成CRC训练队列和验证队列，利用logistics回归方法在训练队列构建预测模型，同时用10折交叉验证的方法验证模型的稳定性，以所述结直肠癌集群分子表达值乘以回归系数得到联合诊断评分，用训练队列计算所述预测模型的AUC，用验证队列鉴定所述预测模型的准确率，即得结直肠癌预测模型。

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