基于NETs相关关键基因的骨关节炎AI预测方法

本申请涉及一种基于NETs相关关键基因的骨关节炎AI预测方法，利用ML通过先进算法分析公开大样本数据集揭示中性粒细胞胞外陷阱（NETs）在关节组织中的遗传调控，旨在开发一种基因诊断或分子诊断普遍适用的模型，因此不仅需要在建模时用多种算法比较筛选最优算法，并且在基础之上组合算法提升基因（分子）诊断效能，选出最能反应OA特征的NETs驱动（与NETs相关关键基因特征）的关键基因，并帮助识别与疾病相关的基因及其与疾病表型的关系，从而加深对生物成分相互作用的理解，改善诊断和治疗策略。