基于LncRNA表达谱的铝暴露神经毒性风险预测方法及装置

    公开(公告)号:CN118737285A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410844132.6

    申请日:2024-06-27

    发明人: 郭新

    摘要: 基于LncRNA表达谱的铝暴露神经毒性风险预测方法,包括以下步骤:收集铝暴露工人和对照人群的外周血样本;提取所述外周血样本的总RNA,构建LncRNA测序文库并进行高通量测序,得到LncRNA表达谱数据;筛选所述LncRNA表达谱中显著差异表达的LncRNA标志物;利用机器学习算法构建铝暴露神经毒性风险预测模型;使用所述预测模型对新的铝暴露个体进行风险评估和分层干预,以外周血LncRNA表达谱为客观检测指标,相比主观的神经心理量表,更加准确、灵敏,且操作简便,适合大规模人群筛查。采用机器学习方法建模,能够从海量的高维组学数据中发掘出最佳的特征组合,克服了传统统计学方法的局限性。