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目的 通过生物信息学和机器学习筛选寻常型银屑病（psoriasis vulgaris, PV）血热证（blood-heat syndrome,BHS）、血瘀证（blood stasis syndrome, BSS）及血燥证（blood-dryness syndrome, BDS）的重要特征基因,为不同中医证型PV的临床诊疗提供科学依据。方法 从基因表达数据库（Gene Expression Omnibus, GEO）下载GSE192867数据集,利用limma包筛选患者与健康人群的PV、BHS、BSS及BDS差异表达基因（differentially expressed genes, DEGs）,并进行KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)通路富集分析。将PV、BHS、BSS及BDS筛选出的DEGs分别取交集,获取不同的特征基因。利用支持向量机（support vector machine, SVM）和随机森林（random forest, RF）两种算法中效能最优的方法对特征基因进行分析,将排序前5的基因作为重要特征基因,并利用pR... 相似文献
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