摘要
本发明提供一种用于评估红细胞污染程度的标志物组合,所述标志物组合包括PRPS1、ADD2、PA2G4、OLA1、ACLY、PIP4K2A、FLOT1、CFL1、ADD1、SNCA、STOM、RAP1B、PPIA、MPP1、EPB42、RAN、CD59、HSPA8、SLC4A1、HBD、EPB41、HBA1、BLVRB、GAPDH、PGK1、SPTB、HBB、SPTA1、CA1和ANK1。基于该标志物组合可以精准识别并排除红细胞污染样本,也有利于通过蛋白质组学准确筛选用于评价疾病的生物标志物。
技术关键词
样本
指数
蛋白质芯片
疾病生物标志物
肺癌
机器学习法
模型构建方法
纳米颗粒
数据收集模块
机器学习方法
计算方法
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支持向量机
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