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申请/专利权人：复旦大学

摘要：本发明提供了一种基于脂质组学的MMD与ICAD区分方法，属于分子检测技术领域，包括：收集待测患者的脑血管组织样本；对脑血管组织样本进行脂质组学检测，得到待测脂质组学数据；将待测脂质组学数据输入至预训练的区分模型，得到目标病症结果；区分模型的训练过程包括：采集原始组织样本、预清洗和低温保存、进行脂质提取、进行非靶向脂质组学检测、获取脂质特征图集、筛选脂质标志物集、利用逻辑回归机器学习模型训练区分模型以及进行模型评估。本发明基于脂质组学通过逻辑回归机器学习模型构建得到了目标区分模型，使MMD与ICAD区分更加方便，区分准确率更高，结果获取速度更快。

主权项：1.一种基于脂质组学的MMD与ICAD区分方法，其特征在于，包括：收集待测患者的脑血管组织样本；对所述脑血管组织样本进行脂质组学检测，得到待测脂质组学数据；将所述待测脂质组学数据输入至预训练的区分模型，得到目标病症结果；所述区分模型的训练过程包括：分别采集MMD和ICAD患者的所述脑血管组织样本，得到原始组织样本；对所述原始组织样本进行低温预清洗和低温保存，得到原始病理样本；对所述原始病理样本进行脂质提取，得到脂质萃取液；基于液相色谱-串联质谱技术，对所述脂质萃取液进行非靶向脂质组学检测，得到非靶向脂质组学数据；使用SCIEXOS软件对所述非靶向脂质组学数据进行处理，得到脂质特征图集；基于预设的筛选标准对所述脂质分布图集进行分析，得到具备生物显著性的脂质标志物集；所述脂质标志物集包括：供体标志物集和受体标志物集；所述供体标志物集包括：MG16:0，MG18:0，MG18:3，MG20:3，MG20:0，NAE22:2，NAE22:3，Cer18:0；2O20:0，PS36:2以及DGTS32:0|16:0_16:0；所述受体标志物集包括：DGTS32:0|16:0_16:0，MG16:0，MG18:0，MG18:3，MG20:0，MG20:3，NAE20:3，NAE22:2，NAE22:3，以及TG52:1|16:0_18:0_18:1；将预设患者数据库随机分为训练集以及验证集；基于所述预备标志物集，利用逻辑回归机器学习模型对所述训练集进行所述MMD和所述ICAD病症区分训练，得到所述区分模型；利用所述验证集对所述区分模型进行模型评估，得到受试者工作特征曲线，并计算所述受试者工作特征曲线的曲线下面积，若所述曲线下面积大于0.9，则输出所述区分模型。

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