基于WGCNA和机器学习算法探索结直肠癌肝转移的机制及其潜在生物标志物

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【摘要】 目的  通过基于加权基因共表达网络分析（WGCNA）和机器学习算法探索结直肠肝转移（CRCLM）潜在生物标志物，为CRCLM的分子机制研究提供基础。

方法  从GEO数据库中收集两个CRCLM的微阵列数据集（GSE6988和GSE14297），鉴定出CRCLM中的差异表达基因（DEGs）后进行基因本体论（GO）分析、京都基因和基因组百科全书（KEGG）富集分析和基因集富集分析（GSEA）。（剩余17221字）

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