-
公开(公告)号：CN119170176A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411242214.X
申请日：2024-09-05
Applicant: 复旦大学附属妇产科医院 , 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的孕妇叶酸补服有效性预测方法。首先，通过获取孕妇队列的基因组和代谢组数据，运用全基因组关联分析确定与叶酸显著关联的独立SNP及存在全基因组显著位点的代谢物。接着，进行双样本孟德尔随机化分析，以识别与叶酸缺乏具有因果关系的代谢物。利用上述基因组和代谢组数据、相关SNP及代谢物，训练机器学习模型，最终形成叶酸检测模型。将待测对象的独立SNP与相关代谢物输入该模型，获取检测结果，从而评估叶酸补服的有效性。该方法通过检测少量SNP和代谢物，提供高效、经济的叶酸缺乏预测手段，简化分析流程，降低成本。其样本获取便捷且操作简易，使得该方法可在不同级别医疗机构中广泛应用。
Search Results
1
records
(took 0.02 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
