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。

Korkmaz, Selçuk; Yamasan, Bilge Eren
Taylor & Francis Group
2025-12-10 更新
生物标志物机器学习
创建时间2025-10-24
更新时间2025-12-10
原始链接

https://tandf.figshare.com/articles/dataset/Unveiling_miRNA_biomarkers_for_hypertrophic_cardiomyopathy_through_integrated_bioinformatics_and_machine_learning_analysis/30437852/1

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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。

提供机构:Korkmaz, Selçuk; Yamasan, Bilge Eren

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影像Unveiling miRNA biomarkers for hypertrophic cardiomyopathy through integrated bioinformatics and machine learning analysis