一种基于机器学习预测癌症的cfDNA片段特征组合及系统的制作方法

技术特征：
1.一种cfdna片段特征组合，其特征在于，包括以下片段特征中的至少一个：163-164bp、157-159bp、157-160bp、159-160bp、147-148bp、151-153bp、277-279bp、277-278bp、137-138bp、283-284bp、142-144bp、107-108bp、141-144bp、267-268bp、117-118bp、141-142bp、298-300bp、339-340bp、337-340bp、337-338bp、327-328bp、375-376bp、217-218bp、382-384bp、383-384bp、383-389bp、385-387bp、386-390bp、195-196bp、191-192bp、227-228bp、189-192bp、319-320bp、187-189bp、189-190bp、61-62bp、64-66bp、239-240bp、67-68bp、69-70bp和67-72bp。2.根据权利要求1所述的cfdna片段特征组合，其特征在于，包括以下片段特征中的至少一个：163-164bp、157-159bp、157-160bp、159-160bp、151-153bp、277-279bp、137-138bp、283-284bp、142-144bp、107-108bp、141-144bp、267-268bp、117-118bp、141-142bp、298-300bp、339-340bp、375-376bp、217-218bp、383-384bp、383-389bp、385-387bp、386-390bp、195-196bp、191-192bp、227-228bp、189-192bp、319-320bp、187-189bp、61-62bp、64-66bp、239-240bp、67-68bp、69-70bp和67-72bp。3.根据权利要求1所述的cfdna片段特征组合，其特征在于，包括以下片段特征中的至少一个：163-164bp、157-159bp、159-160bp、147-148bp、151-153bp、277-279bp、277-278bp、107-108bp、267-268bp、117-118bp、141-142bp、298-300bp、339-340bp、337-340bp、337-338bp、327-328bp、217-218bp、382-384bp、383-384bp、195-196bp、191-192bp、189-192bp、189-190bp、61-62bp、64-66bp、239-240bp、67-68bp、69-70bp。4.根据权利要求2或3所述的cfdna片段特征组合，其特征在于，包括以下片段特征中的至少一个：163-164bp、157-159bp、159-160bp、151-153bp、277-279bp、107-108bp、267-268bp、117-118bp、141-142bp、298-300bp、339-340bp、217-218bp、383-384bp、195-196bp、191-192bp、189-192bp、61-62bp、64-66bp、239-240bp、67-68bp和69-70bp。5.一种预测受试者是否患有癌症或者是否具有患癌症的风险的系统，其特征在于，包括以下模块：数据输入模块，用于输入受试者cfdna片段长度和数量数据；分布谱分析模块，与所述数据输入模块连接，用于获得权利要求1-3任一所述cfdna片段特征组合中各cfdna片段特征的片段数量比例；癌症预测模块，与所述分布谱分析模块连接，用于根据所述cfdna片段特征的片段数量比例判断受试者是否患有癌症或者是否具有患癌症的风险。6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述癌症预测模块中的利用机器学习模型判断所述受试者是否患有癌症或者是否具有患癌症的风险。7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述机器学习模型采用以下任意一项算法训练得到：随机森林算法、支持向量机算法、线性回归算法、逻辑回归算法、贝叶斯分类器和神经网络算法。8.权利要求1-3任一所述cfdna片段特征组合的检测试剂在制备用于预测受试者是否患有癌症或者是否具有患癌症的风险的试剂盒中的应用。9.根据权利要求8所述的应用，其特征在于，所述检测试剂还包括捕获试剂和/或测序试剂。
10.根据权利要求8所述的应用，其特征在于，所述检测试剂还包括cfdna提取试剂。

技术总结
本发明公开了一种基于机器学习预测癌症的cfDNA片段特征组合、系统及应用，属于癌症基因组学技术领域。所述片段特征组合包括41种片段特征中的至少一个，利用本发明的cfDNA片段特征组合和系统进行癌症预测，既降低了基于cfDNA片段分析预测癌症的方法对于上游实验端的要求和依赖，又显著拓宽了其他组学测序数据的可解读性和利用率，因此，极大的降低了基于cfDNA诊断肿瘤的实验成本，同时提高了基于cfDNA预测癌症的准确性。cfDNA预测癌症的准确性。cfDNA预测癌症的准确性。


技术研发人员：汪强虎 吴维 吴玲祥 张若寒
受保护的技术使用者：昂凯生命科技（苏州）有限公司
技术研发日：2022.09.29
技术公布日：2023/1/31