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基于生物信息学和机器学习的钙化性主动脉瓣狭窄风险因素研究及预测模型构建
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基于生物信息学和机器学习的钙化性主动脉瓣狭窄风险因素研究及预测模型构建 宋超 中国人民解放军医学院 摘要：目的:钙化性主动脉瓣狭窄(Calcific aortic valve stenosis,CAVS)是一个涉及脂质代谢异常,炎症细胞浸润以及瓣膜异常骨化的退行性疾病,主要表现形式为继发于钙盐沉积的主动脉瓣有效开口面积的减少以及血流动力学改变。迄今为止,CAVS的主要治疗手段包括外科主动脉瓣置换以及经导管主动脉瓣植入术,尚无明确有效的药物治疗可以延缓疾病的进展。随着社会人口结构改变以及疾病谱转归,CAVS患病率可能会继续上升,并对于社会公共卫生体系造成负担,对于CAVS的卫生健康需求由手术干预向预防管理转变尤为重要。因此,对于CAVS疾病进展所涉及的分子信号通路,关键基因以及潜在起到调控作用的非编码RNA进行筛选,并进一步探索CAVS的分子机制,以寻找早期诊断和特异性治疗的分子靶点,获取与信号通路富集相关的临床特征变量,具有重要的临床意义。同时,基于危险因素对CAVS的发生进行快速高效的预测,有助于早期筛查潜在CAVS风险人群并帮助其进行二级预防。然而,如何针对繁杂的临床差异信息进行合理、最优的权重分配并用于CAVS预测模型构建具有重要意义。本研究的目的包括:1.利用公开数据库对CAVS相关... |
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