利用R实现乳腺癌样本的分子分型

本文介绍了乳腺癌的分子分型重要性,基于转录组测序数据,通过R语言进行分类,主要涉及LumA, LumB, HER2和Basal四种类型。在软件配置中强调了R3.3.0以上版本的重要性,特别是genefu包的使用,以进行分型操作。" 125054685,14270084,Linux操作系统安装与观察实践,"['Linux', '运维', '虚拟机', '系统安装', '命令行工具']

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1. 背景

癌症并不是一种疾病,而更多地是多种疾病的集合。不同癌症病人的疾病进展,对治疗的响应,包括复发的几率都有所不同。从这种意义上讲,每个癌症都是独特的,带有自己的基因背景和体突变的演化轨迹。所以癌症的多样性对癌症的治疗有着重要的影响。对癌症样本进行分类可以帮助我们更好地理解疾病的进程,并且有助于在将来开展个体化的医治。

乳腺癌的分子分型主要是从肿瘤样本的转录组测序数据出发,对肿瘤样本进行分类。目前普遍接受的分子分型主要有四种,分别是LumA,LumB,HER2和Basal。对应的预后和推荐疗法也有所不同(见下表)

Type ER/PR HER2 Prolif Recommended treatment
Luminal A + - - E
Luminal B + +/- + E+C(+H)
HER2 positive - +
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