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申请/专利权人：南阳师范学院
摘要：本发明公开了一种基于血液中CD83、TNF、VIT基因的表达识别痛风合并动脉粥样硬化的临床决策支持方法，利用该方法所述的模型能够提高痛风合并动脉粥样硬化筛查的准确率。本发明通过机器学习识别特征基因，以临床决策为目标，构建可视化评价体系展示候选标志基因对痛风患者进行风险评估。所述疾病筛查模型的输入为基因表达量，输出为疾病风险得分，所述疾病风险得分用于支持临床决策，可以帮助通过更加简单的方式筛选痛风人群中动脉粥样硬化患者，有助于指导临床实践中对该双疾病患者的合理用药，为预防严重的心血管疾病提供支持。
主权项：1.一种基于血液中CD83、TNF、VIT基因表达识别痛风合并动脉粥样硬化的临床决策支持方法，其特征在于，包括以下步骤：以CD83、TNF、VIT基因为生物标志物，建立基于生物标志物表达的列线图；在列线图的基础上，开发了一个预测软件；在预测网站中分别输入CD83、TNF、VIT三个基因的表达，根据模型风险评分公式，得到风险得分；根据风险得分，识别痛风合并动脉粥样硬化患者，为动脉粥样硬化的治疗提供决策支持。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南阳师范学院 基于血液中基因表达识别痛风合并动脉粥样硬化的临床决策支持方法
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