甲基化预测药物敏感性

甲基化预测药物敏感性是一种利用甲基化数据来预测肿瘤细胞对某些药物的敏感性的方法。具体步骤如下：

1. 数据预处理：对甲基化数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等。

2. 特征选择：从甲基化数据中选择与药物敏感性相关的特征，可以使用一些特征选择算法，如Lasso、Elastic Net等。

3. 建立模型：使用选定的特征建立预测模型，可以使用一些机器学习算法，如支持向量机、随机森林等。

4. 模型评估：使用交叉验证等方法对模型进行评估，选择最优模型。

5. 预测药物敏感性：使用建立好的模型对新的肿瘤样本进行预测，得到其对某些药物的敏感性预测结果。