摘要
本发明属于生物特征识别技术领域,具体为一种筛选银屑病与精神分裂症共致病核心基因的方法,本发明通过对已知的基因芯片表达谱数据差异表达分析后,得到差异表达基因,将两种疾病的差异表达基因取交集得到共表达差异基因,使用PPI网络找出共表达差异基因中的枢纽基因以及关键蛋白,之后取LASSO、SVM‑RFE和RF三种机器学习方法的结果交集筛选出共致病核心基因,最后使用ROC曲线检测共致病核心基因对疾病的诊断能力,诊断银屑病和精神分裂症的共致病核心基因的精准度平均可达到的AUC值为0.84,要高于单基因芯片表达谱数据分析或单机器学习识别。
技术关键词
基因表达谱数据
差异表达基因
基因芯片
蛋白互作网络
核心
银屑病患者
生物特征识别技术
精神分裂症患者
差异表达分析
随机森林
机器学习方法
机器学习算法
支持向量机
疾病
曲线
效能
校正
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神经协同过滤
客户服务方法
客群画像
机器学习技术
对象
中央控制平台
探针模块
接入设备
状态诊断
探针技术
功耗优化方法
动态可调
核心
低功耗
电源管理单元
动态加载模块
模板
动态加载技术
元素
预处理技术
管理控制方法
异常数据点
管理策略
核心
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