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本发明属于生物医学中深静脉血栓形成的预测领域，具体是一种基于代谢组学的深静脉血栓形成预测模型的建立方法，包括：获取深静脉血栓形成患者和健康人体的血清代谢物数据集；依据正交偏最小二乘判别模型中VIP﹥1，及独立样本t检验中P值﹤0.05的条件，将血清小分子代谢物数据集中满足条件的化合物作为深静脉血栓形成的特征生物标志物；将特征生物标志物数据导入IBMSPSS软件，建立多层感知器模型；或者将特征生物标志物数据导入R软件，利用Rattle包建立随机森林模型。本发明的方法所建立的预测模型检测灵敏度高、
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113539478 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202110705616.9 (56)对比文件
(22)申请日 2021.06.24
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