一种基于外周血差异表达基因的主观性耳鸣客观分型方法

本发明涉及慢性主观性耳鸣客观分型，具体而言，涉及一种基于外周血差异表达基因的主观性耳鸣客观分型方法。

背景技术：

1、主观性耳鸣是临床常见的耳科症状，全球成人群体中的综合患病率高达14.44％。主观性耳鸣的临床异质性高，因此临床工作中往往要依据患者不同的临床特征，采取不同的治疗策略，以避免医疗资源的过度损耗。主观性耳鸣是一种主观的听觉体验，缺乏客观的临床病理指标，目前主要通过各种评估技术以侧面反映它的临床特征。譬如，通过心理声学的方法匹配耳鸣的频率及响度，通过标准化量表评价耳鸣患者的严重程度。然而，这些方法均需要患者的主观配合，不可避免地会受到患者经验、意愿等主观因素的影响。因此，如何对主观性耳鸣进行客观、准确的临床诊断一直是国内外耳科学及听力学专家亟需解决的热点和难点问题。随着耳鸣基因研究的不断涌现，越来越多证据表明，主观性耳鸣是一种复杂的多基因性状。换言之，虽然每个基因的影响很小，但却具有累积效应；因此，急需设计一种通过分析耳鸣基因的多基因性状，进而对主观性耳鸣进行客观分型，以解决主观性耳鸣临床诊断中存在的缺乏客观依据的问题。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明的目的是通过提供一种基于外周血差异表达基因的主观性耳鸣客观分型技术，以解决主观性耳鸣诊断中存在的问题。

2、为了实现上述技术目的，本申请提供了一种基于外周血差异表达基因的主观性耳鸣客观分型方法，包括以下步骤：

3、基于专家经验，通过加权基因共表达网络，将外周血差异表达基因和主观性耳鸣的临床特征相关联，构建知识图谱；

4、基于知识图谱，通过随机森林算法构建分型模型，对主观性耳鸣进行分型，用于为主观性耳鸣的临床诊断提供客观的临床建议。

5、优选地，在使用加权基因共表达网络的过程中，基于专家经验，通过加权基因共表达网络，将外周血差异表达基因聚类成不同模块，识别出与耳鸣最密切相关的基因模块，构成知识图谱。

6、优选地，在使用随机森林算法的过程中，基于识别出的与耳鸣最密切相关的基因模块，通过随机森林算法构建多棵决策树并综合它们的预测结果来做出最终判断。

7、优选地，在构建分类模型的过程中，采用十折交叉验证方法，将数据集分为十个独立的子集，轮流使用其中九个子集对分类模型进行训练，剩余的一个子集用于测试。重复上述过程，直到每一份数据都作过验证集一次；最后计算这十个结果的平均值或其它统计指标，以得到模型的综合评估。

8、本发明还提供了一种基于外周血差异表达基因的主观性耳鸣客观分型系统，包括：

9、数据处理模块，用于基于专家经验，通过加权基因共表达网络，将外周血差异表达基因和主观性耳鸣的临床特征相关联，聚类成不同模块，识别出与耳鸣最密切相关的基因模块，构建知识图谱；

10、分型模块，用于基于知识图谱，通过随机森林算法构建分型模型，对慢性主观性耳鸣进行分型，用于为主观性耳鸣的临床诊断提供客观的临床建议。

11、优选地，分型模块，用于基于知识图谱，通过随机森林算法构建多棵决策树并综合它们的预测结果来做出最终判断。

12、优选地，分型模块，还用于采用十折交叉验证方法，将数据集分为十个独立的子集，轮流使用其中九个子集对分类模型进行训练，剩余的一个子集用于测试。重复上述过程，直到每一份数据都作过验证集一次；最后计算这十个结果的平均值或其它统计指标，以得到模型的综合评估。

13、本发明公开了以下技术效果：

14、本发明提供的基于分子水平的主动性耳鸣客观分型方法，增加了诊断的精确性；wgcna与随机森林算法的结合优化了特征选取过程，提高了分型模型的预测能力；本发明能够为临床医生提供更加个性化的治疗方向，提升耳鸣患者的治疗效果。

技术特征：

1.一种基于外周血差异表达基因的主观性耳鸣客观分型方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于外周血差异表达基因的主观性耳鸣客观分型方法，其特征在于：

3.根据权利要求2所述一种基于外周血差异表达基因的主观性耳鸣客观分型方法，其特征在于：

4.根据权利要求3所述一种基于外周血差异表达基因的主观性耳鸣客观分型方法，其特征在于：

5.根据权利要求4所述一种基于外周血差异表达基因的主观性耳鸣客观分型方法，其特征在于，通过主观性耳鸣客观分型系统，实现主观性耳鸣客观分型方法，包括：

6.根据权利要求5所述一种基于外周血差异表达基因的主观性耳鸣客观分型方法，其特征在于：

7.根据权利要求6所述一种基于外周血差异表达基因的主观性耳鸣客观分型方法，其特征在于：

8.根据权利要求7所述一种基于外周血差异表达基因的主观性耳鸣客观分型方法，其特征在于：

技术总结
本发明公开了一种基于外周血差异表达基因的主观性耳鸣客观分型方法，属于主观性耳鸣客观分型技术领域，包括以下步骤：基于专家经验，将外周血差异表达基因和慢性主观性耳鸣的临床特征相关联，通过加权基因共表达网络，构建知识图谱；基于所述知识图谱，通过随机森林算法构建分型模型，对所述主观性耳鸣进行分型，用于为所述主观性耳鸣的临床诊断提供客观的临床建议。本发明提供的基于分子水平的慢性主观性耳鸣客观分型方法，增加了诊断的精确性；通过WGCNA与随机森林算法的结合优化了特征选取过程，提高了分型模型的预测能力；本发明能够为临床医生提供更加个性化的治疗方向，提升耳鸣患者的治疗效果。

技术研发人员：黎志成,曾祥丽,方必兴,王心怡,周靖诗,梁茵菲
受保护的技术使用者：中山大学附属第三医院
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23