ChiCTR2600129534
正在进行
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2026-08-06
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类风湿性关节炎
利用机器学习鉴定类风湿性关节炎中胞葬相关的潜在关键基因
利用机器学习鉴定类风湿性关节炎中胞葬相关的潜在关键基因
研究通过基于公共数据集的差异分析，筛选出正常样本和RA样本之间的差异表达的胞葬相关基因（DE-ERGs）。同时，采用随机森林、LASSO和SVM-RFE三种机器学习算法，识别与胞葬相关的hub基因，并验证了基因的诊断性能。并通过qRT-PCR验证了RA组和正常组中hub基因的表达。此外，还评估了RA样本中免疫细胞浸润情况，以及hub基因的miRNAs和TFs。总体而言，我们的研究可能为RA的诊断和治疗提供潜在的生物标志物。
病例对照研究
其它
无
无
自选课题（自筹）
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5
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2026-04-21
2026-08-31
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生物信息学分析数据集 1. 明确诊断为类风湿性关节炎的患者滑膜组织样本； 2. 数据集包含完整的基因表达谱数据； 3. 数据集有明确的 RA 组和正常对照组分组信息。 临床样本 1. RA 患者符合 2010 年 ACR/EULAR 分类标准； 2. 健康志愿者无自身免疫性疾病史； 3. 所有受试者均签署知情同意书。 生物信息学分析数据集1. 明确诊断为类风湿性关节炎的患者滑膜组织样本；2. 数据集包含完整的基因表达谱数据；3. 数据集有明确的 RA 组和正常对照组分组信息。临床样本1. RA 患者符合 2010 年 ACR/EULAR 分类标准；2. 健康志愿者无自身免疫性疾病史；3. 所有受试者均签署知情同意书。；
请登录查看1.生物信息学分析数据集 (1) 数据质量不合格的样本； (2) 缺乏明确分组信息的样本。 2.临床样本 (1) 合并其他自身免疫性疾病； (2) 近期使用免疫抑制剂治疗；
请登录查看太仓市娄江新城医院（瑞金医院太仓分院）
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