一种基于多囊卵巢综合征易感基因与临床特征的分型模型

本发明涉及一种基于多囊卵巢综合征易感基因与临床特征的分型模型。具体包括以下步骤：PCOS组和对照组样本的纳入排除及临床数据采集；易感基因Panel建库；样本的易感基因Panel检测；比较训练集中PCOS组和对照组的临床特征，筛选候选临床变量；划分训练集和验证集；结合筛选出的候选临床变量和SNPs位点，在训练集中构建基于机器学习的PCOS精准分型模型；在验证集中进行验证。本发明聚焦PCOS诊断标准不统一、诊疗不规范的问题，结合PCOS易感基因Panel与临床特征，能较好地对PCOS患者实施个体化的精准分型，有助于提高助孕成功率、降低母儿近远期并发症及遗传/表观遗传风险和提高PCOS患者生殖安全。