Identification of clinical heterogeneity and construction of a novel subtype predictive model in patients with ankylosing spondylitis: An unsupervised machine learning study

逻辑回归 人工智能 支持向量机 机器学习 医学 强直性脊柱炎 聚类分析 层次聚类 Lasso(编程语言) 计算机科学 计算生物学 内科学 生物 万维网
作者
Xuhua Sun,Chenxing Zhou,Jichong Zhu,Shaofeng Wu,Tuo Liang,Jie Jiang,Jiarui Chen,Tianyou Chen,Sheng Sheng Huang,Liyi Chen,Zhen Ye,Hao Guo,Xinli Zhan,Chong Liu
出处
期刊:International Immunopharmacology [Elsevier BV]
卷期号:117: 109879-109879 被引量:14
标识
DOI:10.1016/j.intimp.2023.109879
摘要

UML provides an explicable and remarkable classification of a heterogeneous cohort of AS patients. A novel subtype of AS was identified in UML clustering. CRP, NEU, and MONO were the independent predictive factors for the novel subtype of AS. FTO expression was correlated with immune cell infiltration in AS patients.
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