【摘 要】
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目的 慢性鼻窦炎伴鼻息肉（CRSwNP）是一个全球性的健康问题，现有的诊断技术存在一定局限性，因此有必要开发新的诊断模型来补充现有的诊断方法。方法 利用CRSwNP患者（GSE23552、GSE36830）的公开基因表达数据来识别潜在的差异基因，应用随机森林算法和人工神经网络进一步筛选特异性基因，建立CRSwNP的早期诊断模型。结果 共发现78个上调基因和25个下调基因，随机森林算法筛选了4个特异
【机 构】
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上海中医药大学附属市中医医院耳鼻咽喉科
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（82074581）；
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目的 慢性鼻窦炎伴鼻息肉（CRSwNP）是一个全球性的健康问题，现有的诊断技术存在一定局限性，因此有必要开发新的诊断模型来补充现有的诊断方法。方法 利用CRSwNP患者（GSE23552、GSE36830）的公开基因表达数据来识别潜在的差异基因，应用随机森林算法和人工神经网络进一步筛选特异性基因，建立CRSwNP的早期诊断模型。结果 共发现78个上调基因和25个下调基因，随机森林算法筛选了4个特异性基因（HPGDS、IL1RL1、FMO3、DOK3）,人工神经网络构建出基于上述基因的预测模型，该模型具有良好的预测效果（AUC=0.986）,独立数据集GSE194282进一步验证了其准确性（AUC=0.888）。结论 采用机器学习方法建立了一个基于基因表达水平的预测模型，该模型可以预测早期CRSwNP,有助于早期诊断和改善临床决策。
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