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Algorithm

什么叫做适应性回归技巧(Adaptive Regression Algorithm) 算法?

适应性回归技法算法定义为把最终选定的靶向基因4个和参考基因5个的ΔCq值运用到适应性回归技法,通常在array里取得的值,把中央值或平均值作为基准处理数据, 或者根据适应性回归技法算法,用所有数据中的任意一点当做作界点时,被分成的两个群体的各个平均值的分散最大的点设置成临界值(Threshold value)。即,临界值是 在对应基因的正常及所有癌症组织中,成为区分有生物学性意义的高表现与低表现的基准点。

基于分散化两层分类系统

依据患者样本的靶向基因的表现量,划分他们的预后和抗癌剂符合性,分类系统把两个基因用做pair,分为第1次和第2次(First Tier and Second Tier)。第一次把免疫基因GZMN和WARS根据基因的高表现与低表现划分之后(第一阶段,First Tier),如依据免疫基因被划分成低表现的情况,再根据第二次SFRP4和CDX1基因的高表现与低表现来划分。(第二阶段, Second Tier)

第一阶段(First Tier): 在前一阶段中,如果靶向基因 GZMB和WARS产出的△Cq值都比阈值过高(高表现),那么则被划分为抗癌生存非获益/低风险群(Low risk & No-benefit group)。

第二阶段(Second Tier)-prognosis:在第一阶段里,两个基因中有一个比阈值低的话,则会在第二阶段比较SFRF4的△Cq值,如果这个值比阈值低的话被划分为中风险群(Intermediate risk group),如果比阈值高的话被划分为高风险群(High risk group)。

第二阶段(Second Tier)-prediction:在第一阶段里,两个基因中有一个比阈值低的话,则会在第二阶段比较CDX1基因的△Cq值,如果这个值比阈值低的话,则被划分为抗癌生存非获益群(No benefit group),比阈值高的话则被划分为抗癌生存获益群(Chemotherapy benefit group)。这样设计成的两层算法 被命名为 Single Patient Classifier (SPC)。

Sahoo D, Dill DL, Tibshirani R, Plevritis SK. Extracting binary signals from microarray time-course data. Nucleic Acids Res. 2007;35(11):3705-12.

Single Patient Classifier (SPC)的差别性

  • 1. 根据SPC(Single Patient Classifier)为基础的生物标记测试(nProfiler® 1 Stomach Cancer Assay)的第一个优点是,与CGA (The Cancer Genomes Atlas), ACRG(Asian Cancer Research Group), Singapore-DukeClassificatio一样,即使没有大规模的患者信息,只用单一患者 (single patient)的遗传信息,也可运用在已得到确认的(pre-defined)算法当中,并且能了解到预后预测及抗癌剂有无获益结果的一项检测方法。
  • 2. Novomics的spc样本组织(新鲜冻结组织 vs 石蜡包埋组织)及分析测定方法(微点阵 vs RNA定序 vs RT-qPCR)与无关的兼容性测试过后,从而开发成了在医疗临床现场中易于接触及运用的。
  • 3. nProfiler® 1 Stomach Cancer Assay的SPC是用显现胃癌患者的癌症特异性,生物学性特征的5个分子亚型(Inflammatory subtype, Intestinal subtype, Gastric subtype, Mixed-stromal subtype, Mesenchymal subtype)来划分,用已验证的临床有效性3个特征(Immune, Stem-Like, Epithelial feature)来分类。
    SPC的差别在于用IM feature作为甄别者,来选拔炎症反应高的患者。病理学的观点中,EBV感染胃癌与MSI胃癌在生物学的角度中被称为是单独的胃癌。这些癌症在第一阶段里被筛选出来的话,则第二阶段的鉴别者所想要选拔的癌症,就会更有效率的被挑出来。