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El cncer de piel es un tumor canceroso tpico, que se da en todo el mundo y tiene una tasa de recurrencia relativamente alta, incluidos los tumores metastsicos que se producen en otros tejidos y las metstasis en la piel, lo que pone en peligro la satisfaccin de la vida personal y la solidez de los pacientes. Debido a las diferencias individuales, los mtodos de tratamiento tradicionales no pueden adaptarse con precisin a cada paciente, por lo que es difcil conseguir el efecto teraputico deseado para cada individuo. Hoy en da, con el desarrollo del chip gentico, muchas terapias nuevas basadas en genes son ms especficas y flexibles para el tratamiento de pacientes con cncer de piel. Por lo tanto, es necesario extraer y analizar los biomarcadores genticos apropiados segn los genes de los pacientes. Debido al alto coste de la tecnologa de chip gentico y al gran nmero de genes humanos, hay pocas muestras de datos genticos y de grandes dimensiones. Es un problema clave extraer biomarcadores genticos eficaces de los datos de muestra. En este trabajo, primero realizamos el anlisis preliminar utilizando el anlisis de expresin diferencial y el modelo de riesgos proporcionales, despus utilizamos el mtodo de red elstica para reducir el rango de seleccin de datos genticos, y seleccionamos 26 marcadores pronsticos genticos estrechamente relacionados con la recurrencia del cncer de piel metastsico. Por ltimo, los 26 biomarcadores genticos se analizaron mediante anlisis funcional y se verificaron utilizando una muestra de prueba. Los resultados de la investigacin han demostrado que los marcadores genticos obtenidos tienen cierto valor en el tratamiento pronstico clnico del cncer de piel metastsico.
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