9+共病+机器学习，思路和方法都值得参考，想拿高分的同学抓紧了！！

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‍ 导语 今天给同学们分享一篇生信文章“Unlocking the potential of microRNAs: machine learning identifies key biomarkers for myocardial infarction diagnosis”，这篇文章发表在Cardiovasc Diabetol期刊上，影响因子为9.3。 数据处理 样本的主成分分析图如图所示。1A，B。健康样本与原始数据中的CAD或MI样本以及进行fRMA后分离。在RLE图中，在进行fRMA之前，所有样本的数据集均值之间存在明显差异（图1C）。进行fRMA后，所有数据集在RLE图中重新排列为约0（图1D）。此外，分位数间距离有明显变化，但数值仍大于0.1 差异表达分析 根据FDR < 0.05的截断标准，MI与健康样本之间存在860个DEG。其中，与健康组相比，MI组有323例上调，537例下调。在CAD和健康组的比较中，作者发现670个DEG，其中262个和408个DEG在CAD样本中分别上调和下调。在MI和CAD组中，与CAD样本相比，MI样本中DEG的数量为260，上调 ………………………………