5+机器学习+PPI+实验，超绝思路值得深挖~

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‍ 导语 今天给同学们分享一篇生信文章“ Screening biomarkers for spinal cord injury using weighted gene co-expression network analysis and machine learning ”，这篇文章发表在 Neural Regen Res 期刊上，影响因子为5.9。 结果： 测序信息和质量控制 RNA-seq已广泛与下一代测序结合使用，以探索SCI的复杂病理机制（Tigchelaar et al.，2019; Kyritsis等人，2021年）。本研究构建了12个cDNA文库并进行了测序。总共产生了2.8283亿个原始读数，所有原始读数达到2060多万个。各样本中，Q30占比均超过92.68%。结果共发现2108个miRNAs，其中成熟miRNAs 1519个，新发现miRNAs 589个。主成分分析显示SCI和HC相对区分为两组（图1A）。使用方法中所述的阈值，鉴定了54种DEM，包括39种上调的DEM和15种下调的DEM（图1B）。 DEG的鉴定和功能富集分析 来自GSE 151371数据集的38名SCI患者和10名HC的基因表达谱的主成分分析图显示 ………………………………