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摘要
急性肺损伤是临床上常见的健康问题,具有较高的发病率和死亡率。识别疾病恶化的关键点及鉴定生物标志物对于有效的治疗至关重要,疾病的分子生物标志物一般依据分子表达水平的差异来获得,以区分疾病的正常状态和疾病状态,即只能用于疾病的诊断而不是预测。本文基于暴露在光气和空气中的小鼠急性肺损伤生物数据,采用单样本动态网络生物标志物的方法,构建了急性肺损伤的早期预警信号指标,以确定该疾病的临界点及相关的单样本特异性动态网络生物标志物。临界状态的基因功能分析和PPI网络分析表明:所获得的生物标志物与细胞衰老、凋亡、炎症反应等相关。通过MCC算法筛选出最大团中心性排名前10的关键基因并展示了其热图分布,结果显示它们在疾病进程中起着正调控的作用,并与细胞增殖、应激反应、癌症进展和肺纤维化等相关,进一步验证了该方法的有效性。
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