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利用基因表达综合数据库数据集的生物信息学分析,确定4h内STEMI患者血液RNA诊断生物标志物。从基因表达综合数据库中提取RNA表达谱数据集,寻找差异表达基因并对差异基因进行富集分析,在蛋白相互作用网络中筛选Hub基因,建立了基于Hub基因的随机森林模型和逻辑回归模型。结果表明,与健康对照组比较,STEMI患者中鉴定出300个明显DEGs。炎症和免疫相关的途径显著富集,鉴定出7个关键基因,即FPR2、ITGAM、BST1、CEACAM8、MMP9、ELANE和FPR1。通过对7个Hub基因构建随机森林模型和逻辑回归模型,准确地将STEMI样本与健康对照样本分开,对STEMI的预测具有较高的准确性。 相似文献
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