预测尖端内皮细胞的新型标志物及其应用

本发明涉及一种预测尖端内皮细胞的新型标志物及其应用，属于生物检测技术领域。针对现有尖端内皮细胞特异性标志物匮乏导致亚群识别精度低、传统方法无法捕捉动态分子特征的技术问题，本发明提出一种基于机器学习筛选的尖端内皮细胞新型分子标志物组。该标志物组包含Angpt2、Apln、Cd93等13个基因，通过分析高海拔缺氧鼠脑单细胞转录组数据，采用逻辑回归等机器学习算法构建预测模型，实现从高维数据中自主筛选特征基因。本发明突破传统标志物筛选的主观局限性，模型AUC值达0.9以上，显著提升尖端内皮细胞识别特异性，为血管新生微环境研究提供精准分子工具，在肿瘤治疗、缺血修复等领域具有重要应用价值。