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摘要
背景:骨质疏松发病隐蔽性强,患者多在骨折时初次发现和重视,在很大程度上会增加治疗难度。因此,早期诊断是提高预防骨质疏松性骨折的有效手段。现阶段,骨质疏松的诊断水平有待提升,生物信息学可以从海量数据中筛选出与疾病相关的关键分子,为疾病诊断、治疗和预防提供新的思路。
研究目的:明确骨质疏松的诊断标志物,为骨质疏松的临床诊断提供实验依据,为提升诊断骨质疏松的及时性,以及提高预防骨质疏松性骨折的效果提供帮助。
研究方法:本文选择基因表达数据库(GENEEXPRESSIONOMNIBUS,GEO)中的数据集GSE35956和GSE35958,从中提取的各数据集均包含骨质疏松患者样本与正常
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