6.6/Q1，再不追上热点“共病”，你就out了，多组学＋机器学习分析类风湿关节炎到骨质疏松症转变中的凋亡相关机制

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如果您对骨科疾病生信临床研究感兴趣，请为小骨点点关注， 持续解读骨科前沿 生信文献和思路。 如果您需要定制化服务，欢迎扫码联系小骨~ 大家好，今天分享一篇有关多组学+机器学习的 文章，让我们一起看看它研究方法 有哪些 亮点吧！ 研究亮点 1. 多组学整合分析： 通过WGCNA和差异表达分析，筛选RA和OP相关基因。 2. 功能与通路分析： 结合GSEA和PPI网络，揭示凋亡相关机制。 3. 机器学习验证： 利用Lasso和随机森林算法，精准筛选关键基因。 4. 跨疾病机制探索： 首次揭示RA向OP转变的遗传联系。 5. 临床转化价值： 为早期诊断和联合治疗提供新靶点。 从难易程度来看，本研究技术难度较高，主要体现在多组学数据分析、机器学习应用和功能验证等方面。需要掌握生物信息学工具、统计分析方法和机器学习算法，并具备跨学科知识背景。研究涉 ………………………………