背景与目的神经母细胞瘤(neuroblastoma,NB)是一种异质性疾病,伴有基因组畸变,且临床表现呈多样性。虽然我们对遗传畸变与临床特征之间的关系已有所了解,但对患者的预后预测和制订个体化治疗策略仍是挑战。本研究旨在建立一种有效的NB患者预后预测模型。方法我们整合了多种不同算法定义基因特征,反映MYCN活性和染色体畸变,包括染色体1p缺失(deletion of chromosome1p,Chr1p_del)、染色体11q缺失(deletion of chromosome 11q,Chr11q_del)以及染色体11q全部丢失(whole loss of chromosome 11q,Chr11q_wls)。我们评估了由RNA测序和微阵列平台产生的7个NB基因表达数据集(样本量从94到498,共2120)中这些基因特征的预后预测价值。结果MYCN活性评分是比MYCN扩增状态和表达更有效的预后标志物。同样,Chr1p_del评分是比Chr1p状态更好的预后标志物。MYCN、Chr1p_del和Chr11q_del的活性评分与预后不良相关,而Chr11q_wls评分与预后良好相关。我们整合MYCN、Chr1p_del、Chr11q_del和Chr11q_wls评分以及临床变量建立综合预测模型,该模型对NB预后预测效果比单独应用临床变量或每个基因组畸变更佳。结论加入了基因特征的预后预测模型显著提高了预测效果,可作为对NB患者进行分层以评估预后的生物标志物。
为提高三维空间两平行直线间距离协议的计算效率,基于安全两实数和平方(secure square of two real numbers sum,SSTS)计算协议与Paillier同态加密算法(Paillier homomorphic encryption algorithm,PHEA)分别提出了三维空间两平行直线...
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为提高三维空间两平行直线间距离协议的计算效率,基于安全两实数和平方(secure square of two real numbers sum,SSTS)计算协议与Paillier同态加密算法(Paillier homomorphic encryption algorithm,PHEA)分别提出了三维空间两平行直线间的距离计算协议。SSTS协议利用空间任一点到直线的距离推导出三维空间两平行直线间的距离,通过安全两实数和平方计算协议构造辅助数据来隐藏自己的具体数据;PHEA协议通过Paillier同态加密算法将自己直线方程的系数隐藏,能与对方进行交流计算,但不会泄露自己的具体数据;两个协议均能保密地计算出三维空间两平行直线间的距离。分别证明了两个协议的正确性,并利用模拟范例证明了两个协议的安全性。最后,对SSTS协议和PHEA协议与现有协议进行比较分析,结果表明,新协议有较低的计算复杂性和通信复杂性,比现有协议至少降低了50%。
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