基于miRNA相对表达量自动判别月经血和外周血

目的 探索有效区分月经血和外周血的 miRNA最优标记组合及最佳分类模型,并构建简便快速的自动化判别软件.方法 对 10种 miRNA(miR-451a、miR-205-5p、miR-203a-3p、miR-214-3p、miR-144-3p、miR-144-5p、miR-654-5p、miR-888-5p、miR-891a-5p、miR-124-3p)在 200余份月经血和外周血样本中的相对表达量以实时荧光定量 PCR检测,并以 7种算法模型(核密度估计、 K-最近邻、逻辑回归、线性判别分析、支持向量机、神经网络、随机森林)进行数据分析,选出鉴别效果最好的标记组合及算法模型,进而构建自动判别软件.结果 月经血和外周血中差别最大的三种 miRNA为 miR-205-5p、miR-203a-3p和 miR-214-3p,使用 miR-144-5p与上述 miRNA中的一种或两种组合可达较好区分效果,其中基于 miR-144-5p、miR-203a-3p和 miR-205-5p所形成的"最优特征项组合一"稳健性最强. 7种算法模型中最佳分类模型为核密度估计模型,其次为逻辑回归模型.结论 本研究建立的自动判别软件界面友好、使用简单,适合辅助法医检验关于月经血和 /或外周血判别分析的计算,便利于法医物证工作,有较大的推广应用价值.