摘要
本发明公开了一种肝硬化微生物标志物及其筛选方法和应用,解决现有肠道菌群生物标志物研究存在标志物数量少、临床队列规模小、预测未来肝硬化风险有效性不明的技术问题。本发明通过整合全基因组关联研究数据(GWAS)与16S rRNA基因测序数据,采用差异分析筛选出与肝硬化相关的候选微生物差异菌;并结合LDSC分析和双样本孟德尔随机化方法,从因果关联和遗传相关性角度筛选出MR相关菌与LDSC遗传相关菌;取差异菌、MR相关菌与LDSC遗传相关菌的交集作为标志物;最后利用带有样本标签的数据集,通过机器学习算法进行模型训练,输出个体肝硬化风险预测标签,实现肝硬化早期筛查,可广泛应用于肠道微生物和数据挖掘技术领域。
技术关键词
机器学习模型
筛选方法
预测风险值
肠道菌群丰度
样本
机器学习算法
加权方法
生物标志物
变量
机器学习分类器
基因测序数据
随机森林
数据挖掘技术
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