一种双相情感障碍和癫痫共致病生物标志物的筛选方法

本发明涉及生物信息学与医学诊断技术领域，具体涉及一种双相情感障碍和癫痫共致病生物标志物的筛选方法，通过对已知的基因芯片表达谱数据进行差异表达分析和使用WGCNA算法找到显著相关模块从而确定关键差异基因，再使用PPI网络找出核心差异基因中的枢纽基因，之后取LASSO回归、支持向量机递归特征消除和随机森林三种机器学习方法的结果交集筛选出双相情感障碍与癫痫候选核心致病基因，本发明筛选出的标志物可用于双相情感障碍和癫痫的预测及其早期预测，可以更好的完成早期筛查，为双相情感障碍和癫痫共致病的分子机制研究和早期诊断提供了新的视角。