ChiCTR2600127351
尚未开始
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2026-06-30
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2型糖尿病
基于龈下菌斑微生态特征与机器学习的2型糖尿病风险预测模型研究
基于龈下菌斑微生态特征与机器学习的2型糖尿病风险预测模型研究
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以龈下菌斑为核心研究对象,通过建立覆盖正常耐糖、糖调节受损及2型糖尿病的分层人群队列,采集龈下菌斑样本开展16S rRNA测序,整合菌群组成、多样性及功能通路特征与牙周临床表型、代谢指标,构建多模态数据库;采用经典机器学习算法(逻辑回归、随机森林、XGBoost)建立T2DM风险评估模型,并结合可解释人工智能技术(SHAP)解析关键龈下菌群及牙周指标的相对贡献,探索“龈下菌群—牙周炎症—胰岛素抵抗—T2DM”之间的潜在关联路径,为慢性代谢性疾病早期风险评估提供方法学参考。
横断面
其它
无
无
福建省科学技术厅
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35
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2026-05-01
2029-04-30
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1、年龄18-70岁 2、自愿参加研究并签署知情同意书 3、近3个月内未使用抗生素或激素类药物 4、能够配合完成牙周检查和样本采集 5、近6个月内有完整的血糖及相关代谢指标检测记录,或愿意接受空腹静脉采血完善相关检测 1、年龄18-70岁2、自愿参加研究并签署知情同意书3、近3个月内未使用抗生素或激素类药物4、能够配合完成牙周检查和样本采集5、近6个月内有完整的血糖及相关代谢指标检测记录,或愿意接受空腹静脉采血完善相关检测;
请登录查看1、1型糖尿病或妊娠期糖尿病 2、近3个月内接受过牙周系统治疗(龈下刮治、根面平整等) 3、严重心、肝、肾功能不全 4、恶性肿瘤 5、妊娠或哺乳期妇女 6、精神障碍或认知功能障碍、无法配合者 7、口腔内余留牙少于10颗;
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