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公开(公告)号：CN119181492A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411278228.7
申请日：2024-09-12
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明属于生物医学与基因技术领域，具体涉及一种基于转录组学的机器学习模型在慢性肾病肾损伤基因鉴定中的应用，基于转录组学的机器学习模型的构建包括以下步骤：S1，机器学习训练基因识别：S2，机器学习训练基因调控网络；S3，特征筛选；S4，特征基因验证；S5，特征基因因果推断；S6，特征基因的表达量与GFR和SCr相关性分析结果显示其肾脏损伤诊断和监测价值。本发明所构建的基于特征基因表达的列线图模型，克服现有技术偏见，整合特征基因进行打分，具有较高的准确性，为肾脏损伤风险预测、辅助临床早期诊断与病情评估提供理论基础。
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