技术特征：
1.一种用于肾癌预后的生物标志物群，其特征在于，所述生物标志物群包括ar、il20rb、rnase2、rora和/或slc11a1。2.检测样本中权利要求1所述的生物标志物群的试剂在制备肾癌预后的诊断产品中的应用。3.根据权利要求2所述的应用，其特征在于，所述试剂包括通过数字成像技术、蛋白免疫技术、染料技术、核酸测序技术、核酸杂交技术、色谱技术、质谱技术检测样本中生物标志物表达水平的试剂。4.根据权利要求2所述的应用，其特征在于，所述样本选自下组：外周血样本、血清样本、血浆样本、尿样本、唾液样本和组织样本。5.一种肾癌预后的诊断产品，其特征在于，所述诊断产品包括检测权利要求1所述的生物标志物群的试剂；优选地，所述诊断产品包括芯片、试剂盒。6.根据权利要5所述的诊断产品，其特征在于，所述试剂包括检测所述生物标志物群基因转录的rna的量的试剂；优选地，所述试剂为检测所述生物标志物群转录的mrna的量的试剂；优选地，所述试剂为检测与所述基因转录的mrna互补的cdna的量的试剂；优选地，所述试剂包括探针或引物；优选地，所述诊断产品还包括总rna抽提试剂、逆转录试剂和/或二代测序试剂。7.根据权利要求5所述的诊断产品，其特征在于，所述试剂为检测所述生物标志物群基因编码的多肽/蛋白的量的试剂；优选地，所述试剂为抗体、抗体片段或者亲和性蛋白。8.一种肾癌生存期预测装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取待测癌症患者的权利要求1所述的生物标志物群基因表达谱数据；预测模块，用于将所述基因表达谱数据作为输入提供给训练好的预测模型，所述预测模型被训练基于癌症患者的基因表达谱数据而对所述癌症患者的生存期进行预测；预测结果获取模块，用于获取所述预测模型的输出，得到待测癌症患者的生存期预测结果；优选地，所述预测模型为cox回归模型；优选地，所述cox回归模型为lassocox回归模型；优选地，所述其中，n为用于预测预后的基因数，expi为每个基因的表达水平，ci为每个基因的回归系数；当风险评分较高时，患者预后不良；当风险评分较低时，患者预后良好；优选地，所述基因为ar、il20rb、rnase2、rora和slc11a1；优选地，所述c1、c2、c3、c4、c5分别为
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0.4808、0.1081、0.0786、
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0.2433、0.4719。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有程序，所述处理器执行所述程序时实现如下方法：获取待测癌症患者的权利要求1所述的生物标志物群基因表达谱数据；
将所述基因表达谱数据作为输入提供给训练好的预测模型；输出待测癌症患者的生存期预测结果；优选地，所述预测模型为cox回归模型；优选地，所述cox回归模型为lassocox回归模型；优选地，所述其中，n为用于预测预后的基因数，expi为每个基因的表达水平，ci为每个基因的回归系数，当风险评分较高时，患者预后不良；当风险评分较低时，患者预后良好；优选地，所述基因为ar、il20rb、rnase2、rora和slc11a1；优选地，所述c1、c2、c3、c4、c5分别为
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0.4808、0.1081、0.0786、
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0.2433、0.4719。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被执行时实现如下方法：获取待测癌症患者的权利要求1所述的生物标志物群基因表达谱数据；将所述基因表达谱数据作为输入提供给训练好的预测模型；输出待测癌症患者的生存期预测结果；优选地，所述预测模型为cox回归模型；优选地，所述cox回归模型为lassocox回归模型；优选地，所述其中，n为用于预测预后的基因数，expi为每个基因的表达水平，ci为每个基因的回归系数；所述基因为ar、il20rb、rnase2、rora和slc11a1；优选地，所述c1、c2、c3、c4、c5分别为
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0.4808、0.1081、0.0786、
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0.2433、0.4719。
技术总结
本发明公开了基因群作为共预后因子在肾癌预后检测中的应用，所述基因群为免疫相关基因AR、IL20RB、RNASE2、RORA、SLC11A1；其中所述AR、IL20RB、RNASE2、RORA、SLC11A1的表达水平用于提供肾癌的预后，指导治疗性干预。指导治疗性干预。指导治疗性干预。
技术研发人员：杨承刚 王丹
受保护的技术使用者：北京泱深生物信息技术有限公司
技术研发日：2021.06.30
技术公布日：2021/9/27