本项目完全由我个人开发。
项目背景： 结直肠癌（CRC）是全球常见的恶性肿瘤之一，早期诊断和预后评估对于治疗和生存至关重要。近年来，基于基因表达数据的机器学习模型在CRC的诊断和预测方面展现出巨大潜力。

项目目标： 本项目旨在筛选出用于预测CRC的关键基因，并构建一个经过Optuna超参数优化、可靠的机器学习模型。通过全面分析9个数据集，共1680个样本，开发一个CRC诊断预测模型，并比较21种机器学习分类模型，通过Optuna超参数优化进行验证，并在六个独立的外部队列中进行验证。此外，本研究还实验验证了核心诊断基因的表达模式。

项目内容：

数据收集与处理：收集9个数据集，包括1680个样本的基因表达数据，并进行数据清洗和预处理。
基因筛选与模型构建：通过比较21种机器学习分类模型，筛选出用于CRC诊断的关键基因，并构建预测模型。
模型优化与验证：利用Optuna超参数优化方法，对筛选出的模型进行优化，并在六个独立的外部队列中进行验证。
实验验证：对核心诊断基因的表达模式进行实验验证，以验证其在CRC诊断中的可靠性。
性能评估：评估模型的性能，包括线性判别分析（LDA）和另外四种机器学习模型（请具体说明这四种模型），在六个队列中排名前五，表现优异，AUC值超过0.99，所有其他性能指标均超过0.899。
项目意义： 本研究是首次在CRC诊断中应用四种特定的创新机器学习模型（请具体说明这四种模型），并在多个外部验证集中展示了稳健的性能，强调了我们的诊断模型的可靠性和泛化能力。这些结果为CRC个性化治疗方法的开发提供了新的思路，为早期检测和预后改善开辟了新的途径。