【摘 要】
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目的:利用机器学习方法,构建诊断缺血性中风（IS）风痰瘀阻证的micro RNA模型,探索micro RNA作为IS风痰瘀阻证诊断标志物的潜力,为IS风痰瘀阻证诊断提供分子基础。方法:本研究共纳入50例IS风痰瘀阻证患者、50例健康对照。采集研究对象外周血,利用实时聚合酶链反应（q RT-PCR）检测micro RNA的表达水平,评估候选micro RNA（mi R-19a、mi R-148a、m
【基金项目】
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2017年国家自然科学基金项目（项目批准号:81660741）；
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目的:利用机器学习方法,构建诊断缺血性中风（IS）风痰瘀阻证的micro RNA模型,探索micro RNA作为IS风痰瘀阻证诊断标志物的潜力,为IS风痰瘀阻证诊断提供分子基础。方法:本研究共纳入50例IS风痰瘀阻证患者、50例健康对照。采集研究对象外周血,利用实时聚合酶链反应（q RT-PCR）检测micro RNA的表达水平,评估候选micro RNA（mi R-19a、mi R-148a、mi R-320d、mi R-342-3p）对IS风痰瘀阻证诊断价值及对患者临床指标的影响。通过R 3.6.3软件采用人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）、e Xtreme Gradient Boosting（XGBoost）、支持向量机（SVM）四种机器学习算法建立IS风痰瘀阻证诊断模型。结果:IS风痰瘀阻证患者外周血mi R-19a（P<0.001）、mi R-148a（P<0.001）、mi R-320d（P=0.003）和mi R-342-3p（P<0.001）表达水平较健康对照组均显著升高,其用于诊断IS风痰瘀阻证的曲线下面积（AUC）分别为0.872、0.844、0.721和0.673,灵敏度分别为0.740、0.940、0.740和0.840,特异度为0.920、0.640、0.600和0.440。IS风痰瘀阻证患者外周血mi R-148a、mi R-342-3p表达水平与凝血酶时间（TT）呈显著负相关。且在缺血性中风风痰瘀阻证患者外周血中mi R-19a、mi R-148a、mi R-320d低表达组患者的TT显著高于mi RNA高表达组;mi R-342-3p高表达组患者的甘油三酯、低密度脂蛋白水平显著高于mi R-342-3p低表达组。利用机器学习构建micro RNA诊断模型,四种算法整合micro RNA表达数据后,较单个micro RNA诊断效能均显著增加。其中,SVM算法拟合三个micro RNA（mi R-148a+mi R-342-3p+mi R-19a）时诊断IS风痰瘀阻证的诊断效果最佳,其AUC、灵敏度、特异度分别为0.958、0.937和0.889。结论:（1）IS风痰瘀阻证患者外周血mi R-19a、mi R-148a、mi R-320d和mi R-342-3p均具有较佳的诊断IS风痰瘀阻证的能力,且其可能通过凝血功能、血脂水平与IS风痰瘀阻证相关。（2）利用机器学习构建micro RNA诊断模型,四种算法整合micro RNA表达数据后,较单个micro RNA诊断效能均显著增加。采用SVM算法拟合mi R-148a、mi R-342-3p、mi R-19a表达量对IS风痰瘀阻证具有较佳诊断价值。
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