摘要
本申请提供了一种脓毒症数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备,涉及医疗科技领域,通过加权基因共表达网络分析方式与预设机器学习算法组合,筛选出与脓毒症相关联的目标核心标志物,由于加权基因共表达网络分析能将表达模式相似的基因聚类为模块,这些模块与脓毒症相关联,并且通过加权基因共表达网络分析中的软阈值优化,使得后续筛选出目标核心标志物更符合无尺度网络分布,减少噪声干扰,提高了得到与脓毒症相关联的目标核心标志物的准确率,后续可根据目标核心标准物的表达量构建诊断模型,并通过诊断模型对患者血清进行诊断,实现了儿童脓毒症检测的早期诊断和精确检测的目的。
技术关键词
基因表达数据
差异表达基因
标志物
表达式
网络分析
机器学习算法
差异表达分析
校正
健康对照
核心
样本
无尺度网络
模块
矩阵
软阈值函数
电子设备
回归算法
效应
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坐标系
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光催化氧化法
机器学习模型