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摘要背景：乳腺癌是影响全球众多女性的普遍公共卫生问题，与棕榈酰化（一种翻译后蛋白质修饰）有关。尽管人们对棕榈酰化越来越关注，但其对乳腺癌预后的具体影响仍不清楚。这项工作旨在确定与乳腺癌棕榈酰化相关的预后因素，并评估其在预测化疗和免疫疗法反应方面的有效性。方法：我们利用“limma”包分析乳腺癌和正常组织之间棕榈酰化相关基因的差异表达。使用“WGCNA”包识别中心基因。使用最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) Cox 回归分析，我们确定了与棕榈酰化相关的预后特征，并使用“regplot”包开发了预后列线图。使用免疫表型评分 (IPS) 和“pRophetic”包评估模型对化疗和免疫疗法反应的预测值。结果：我们鉴定出211个与棕榈酰化相关的差异表达基因，其中44个显示出预后潜力。随后，我们建立了一个包含11个棕榈酰化相关基因的预测模型。根据中位风险评分将患者分为高风险组和低风险组。研究结果显示，高风险组个体的生存率较低，而低风险组个体的免疫细胞滤过率增加，对化疗和免疫治疗的反应性改善。此外，我们还建立了BC-棕榈酰化工具网站。结论：本研究开发了第一个基于机器学习的棕榈酰化相关基因预测模型并创建了相应的网站，为临床医生提供了改善患者预后的宝贵工具。
深入了解基于机器学习的棕榈酰化...
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