利用評分模式整合
各基因體平台之資訊與權重

摘要與簡介

摘要

一、研究背景與動機

  疾病的形成可能與DNA和RNA的變異有關，因此必須同時考慮。以往的整合性研究，大部分假設DNA與RNA對疾病的影響相同。因為欲整合DNA與RNA對疾病的影響力，本研究提出一個評分模式，可整合DNA與RNA訊息外，還可藉由權重判斷，影響疾病的主因是因遺傳還是變異，提供後續醫藥發展的參考與重心。

  近年來,國內癌症罹患率越來越高，其中婦女發生率最高為子宮頸癌，我們使用一筆共307位子宮頸癌患者CN與GE的資料，針對體內的遺傳物質分析與疾病之間的關聯。

二、研究方法

  首先，經過資料的整合之後，針對HPV16與HPV18做T檢定取得P-value值，並篩選基因做初步分類，便於做接下來的分析。其中，以邏輯斯迴歸(Logistic regression)作為權重選取之方法，KNN演算法(K-Nearest Neighbor)則為預測分類之用途。

三、研究結果

  設計一個評分方法結合CN以及GE得到SCORE，利用SCORE分別對CN、GE做T檢定後得到的P-value值來擷取基因，並將基因放入KNN模型中做分類預測。

  無論K值為多少，GE的正確率都是較高的，可推測GE是影響子宮頸癌最大的因素。