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Analysis and validation of diagnostic biomarkers and immune cell infiltration characteristics in osteoarthritis by integrating bioinformatics and machine learning

外体 骨关节炎 免疫系统 微泡 基因 医学 列线图 生物信息学 计算生物学 小RNA 生物 免疫学 病理 肿瘤科 遗传学 替代医学
作者
Tianyang Li,Jinpeng Wei,Hua Wu,Chen Chen
出处
期刊:Frontiers in Immunology [Frontiers Media]
卷期号:16: 1596912-1596912
标识
DOI:10.3389/fimmu.2025.1596912
摘要

The results of screening Hub OA-ERDEGs using machine learning algorithms show that: TOLLIP, ALB, HP, RHOBTB3, GSTM2, S100A8 and AKR1B1 were significantly up-regulated or down-regulated in OA samples and verified by qRT- PCR for validation. Using the ssGSEA algorithm, we discovered that 8 types of immune cell infiltration and 5 types of immune cell activation.
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