通过整合生物信息学与机器学习分析揭示肥厚型心肌病的miRNA生物标志物
该数据集是一个整合了多个GEO公开数据库，针对肥厚型心肌病（HCM）进行生物信息学与机器学习分析的基因表达数据集。数据模态主要包括基因表达谱和miRNA表达谱。研究通过差异表达分析识别出关键基因和miRNA，并利用机器学习模型验证其预测价值，旨在发现用于HCM早期诊断、风险评估和个性化治疗的潜在miRNA生物标志物。
基本信息
资源简介
该数据集旨在探索微小RNA（miRNA）作为肥厚型心肌病（HCM）的生物标志物。HCM是一种具有临床多样性和猝死风险的遗传性心脏病。数据集整合了来自Gene Expression Omnibus（GEO）数据库的三个公开基因表达数据集，通过差异表达分析识别出155个差异表达基因（DEGs）和5个差异表达miRNA（DE-miRNAs）。功能注释和通路分析揭示了这些分子在炎症反应、细胞外基质组织和细胞应激反应中的作用。研究还通过支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等机器学习模型验证了DE-miRNAs对HCM的高预测准确性，为HCM的早期检测、风险评估和个性化治疗提供了新的潜在生物标志物和研究方向。
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使用方式
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数据说明
该数据集旨在探索微小RNA（miRNA）作为肥厚型心肌病（HCM）的生物标志物。HCM是一种具有临床多样性和猝死风险的遗传性心脏病。数据集整合了来自Gene Expression Omnibus（GEO）数据库的三个公开基因表达数据集，通过差异表达分析识别出155个差异表达基因（DEGs）和5个差异表达miRNA（DE-miRNAs）。功能注释和通路分析揭示了这些分子在炎症反应、细胞外基质组织和细胞应激反应中的作用。研究还通过支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等机器学习模型验证了DE-miRNAs对HCM的高预测准确性，为HCM的早期检测、风险评估和个性化治疗提供了新的潜在生物标志物和研究方向。
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