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申请/专利权人：南方医科大学南方医院

摘要：本申请提供一种脓毒症诊断模型构建方法、化合物筛选方法及电子设备，所述脓毒症诊断模型构建方法包括：获取脓毒症基因表达数据集及衰老基因数据集；根据基因本体富集分析和京都基因与基因组百科全书富集分析对所述脓毒症基因表达数据集和所述衰老基因数据集进行分析，以获取脓毒症相关基因；应用套索回归分析以及支持向量机对所述脓毒症相关基因进行分析，以获取脓毒症相关枢纽基因；根据多因素逻辑回归及所述脓毒症相关枢纽基因构建脓毒症诊断模型。该脓毒症诊断模型构建方法能够从大量基因中筛选出与脓毒症发展密切相关的核心基因，并根据这些基因构建脓毒症诊断模型，该脓毒症诊断模型在脓毒症的发病机制和临床表现中发挥着重要作用。

主权项：1.一种脓毒症诊断模型构建方法，其特征在于，所述脓毒症诊断模型构建方法包括：获取脓毒症基因表达数据集及衰老基因数据集，所述衰老基因数据集包括非肿瘤衰老相关基因，所述非肿瘤衰老相关基因为在衰老过程中发挥作用而与肿瘤发展无关的基因，所述衰老过程包括细胞老化、组织功能下降的生理过程；根据基因共表达网络分析、基因本体富集分析和京都基因与基因组百科全书富集分析对所述脓毒症基因表达数据集和所述衰老基因数据集进行分析，构建无向网络，以获取脓毒症相关基因，其中，所述基因本体富集分析用于识别基因在生物学过程、细胞组分和分子功能方面的富集情况以获取这些基因在细胞功能中的作用，所述基因组百科全书富集分析用于识别与生物过程和信号通路相关的基因集合，所述无向网络为基因共表达网络分析中的一种方法，所述无向网络通过计算基因之间的相关性来构建一个基因共表达网络，基因之间的相关性应用不同的相关性指标来表示，所述无向网络的拓扑拟合指数为0.8，软阈值为10；应用套索回归分析以及支持向量机对所述脓毒症相关基因进行分析，应用韦恩图将所述支持向量机筛选出的基因与所述套索回归分析中的基因去交集，以获取脓毒症相关枢纽基因，所述脓毒症相关枢纽基因，包括：BCL6，ETS1，ETS2，FOS，MAPK14及MYC；根据多因素逻辑回归及所述脓毒症相关枢纽基因构建脓毒症诊断模型；其中，所述应用套索回归分析以及支持向量机对所述脓毒症相关基因进行分析包括：应用互作基因及蛋白质检索工具网络构建蛋白质-蛋白质网络，再根据分子复杂体检测算法提取所述蛋白质-蛋白质网络中的核心网络，应用所述套索回归分析对所述核心网络中的所述脓毒症相关基因进行分析，其中，所述套索回归分析用于进行特征选择，通过调整正则化参数来使得某些特征的系数变为零，从而排除对模型贡献小或不相关的特征，非零系数为经过所述套索回归分析的正则化后，保留下来且不为零的系数，通过保留所述非零系数，所述套索回归分析用于找到最重要的特征，从而提高模型的预测性能；所述应用韦恩图将所述支持向量机筛选出的基因与所述套索回归分析中的基因取交集，以获取脓毒症相关枢纽基因，包括：应用所述支持向量机对所述核心网络中的基因进行分析，以获取高相关度基因，应用所述韦恩图对所述高相关度基因及所述非零系数的基因取交集以获取所述脓毒症相关枢纽基因。

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