WGCNA联合机器学习法探究缺氧与慢性髓系白血病潜在靶点与作用机制研究

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摘要：目的  通过WGCNA联合机器学习法鉴定缺氧与慢性髓系白血病（CML）潜在关键基因，并探讨关键基因与CML中22种免疫细胞的组成和成分分布。方法  将高通量基因表达数据库（GEO）中的两个CML数据集（GSE5550和GSE24739）进行整合，消除批次效应。采用微阵列数据线性模型（LIMMA）在25例CML和16例对照中对200个缺氧基因进行差异分析。（剩余13765字）

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