Deepseek指令词：甲基化检测试剂盒的靶标筛选

检测靶标是开发甲基化检测试剂盒的核心内容，传统方法极为繁琐复杂。利用人工智能工具可以大大提高发现检测靶标的效率。

下面模拟一个真实的研发场景：利用Deepseek从TCGA数据库的肺腺癌甲基化数据中，筛选出5-10个最优CpG位点，用于开发血液检测试剂盒。

在DeepSeek上实现检测靶标的筛选，需要你分步骤提出请求，DeepSeek提供详细的指导、代码示例和解释，然后你在自己的计算环境（R/Python）中执行。

步骤1：获取TCGA肺腺癌甲基化数据

你的指令词：  

“我想从TCGA下载肺腺癌（LUAD）的Illumina 450K甲基化数据和对应的临床信息，应该怎么做？请给出R或Python代码。”

DeepSeek的响应：  

推荐使用R包TCGAbiolinks，提供查询、下载和整理数据的代码。执行后将获得甲基化β值矩阵和样本信息。

代码略。

步骤2：数据预处理（过滤低质量探针和混杂因素）

你的指令词：  

“下载好β值矩阵后，如何过滤掉位于性染色体、含有SNP的探针以及低质量的探针？请提供R代码。”

DeepSeek的响应：  

使用minfi或ChAMP包，或手动过滤。提供过滤性染色体探针、SNP探针和低质量探针的方法。

代码略。

步骤3：差异甲基化分析（初步筛选候选位点）

你的指令词：  

“如何用R对肿瘤和正常样本做差异甲基化分析，得到差异显著的CpG位点？”

DeepSeek的响应：  

使用limma包进行差异分析，筛选出|logFC|>0.2且adj.P.Val<0.05的位点，得到数千个候选位点。

代码略。

步骤4：机器学习筛选核心标记物组合

你的指令词：  

“从差异显著的数千个位点中，用LASSO回归筛选出最重要的10个左右位点，请给出Python代码（假设我已将数据导出为CSV）。”

DeepSeek的响应：  

使用scikit-learn的LogisticRegressionCV进行LASSO逻辑回归，通过交叉验证自动选择正则化强度，输出系数非零的特征，通常得到10-30个位点。

代码略。

步骤5：随机森林排序与逐步精简

你的指令词：  

“用随机森林对LASSO选出的位点进行重要性排序，并进一步用逐步回归精简到6-8个。”

DeepSeek的响应：  

先用随机森林评估重要性，取前10个位点；然后在R中用逐步回归（AIC准则）进一步精简，最终得到6-8个位点。代码略。

步骤6：构建模型并评估内部性能

你的指令词：  

“用这6个位点构建逻辑回归模型，计算AUC、敏感性和特异性。”

DeepSeek的响应：  

使用Python训练逻辑回归模型，在测试集上评估AUC、敏感性和特异性。预期基于组织数据的AUC>0.95，敏感性>90%，特异性>90%。代码略。

步骤7：外部验证（血液数据）

你的指令词：  

“如何用GEO中的肺癌血浆游离DNA甲基化数据验证我的标记物组合？请举例说明。”

DeepSeek的响应：  

以GSE66836为例，下载数据，提取共同探针，用训练集的标准化参数处理，使用训练好的模型系数预测，计算AUC。预期血液数据AUC 0.80-0.90，早期敏感性50-70%。代码略。

步骤8：确定最终组合

你的指令词：  

“根据验证结果，如何确定最终的标记物组合和模型参数？”

DeepSeek的响应：  

根据血液验证结果（AUC>0.85且敏感性/特异性符合预期）确定候选组合。若某些位点表现不佳则剔除后重新训练。最终整理表格，列出探针ID、基因、染色体位置、系数和生物学意义。代码略。

示例表格：

以上步骤提供了完整的靶标筛选流程。你可以逐条向DeepSeek发送指令词，获取详细的代码和解释，在自己的计算环境中实现。

本文略去的代码可以询问DeepSeek而获得。