基于机器学习的乳腺癌风险基因识别及其在电化学传感器开发中的潜在应用：一项全面的生物信息学分析

《Microchemical Journal》：Machine learning-driven identification of breast cancer risk genes and their potential application in electrochemical sensor development: A comprehensive bioinformatics analysis

本研究探讨电化学传感器在疾病诊断中的应用，通过数据预处理和患者特征分析，验证其在CEA、HbA1c等生物标志物检测中的高灵敏度和特异性，为临床快速诊断提供技术支持。

　　

刘伟|贾帆|刘毅|张香梅|杨宇鹏

哈尔滨医科大学附属肿瘤医院乳腺医学肿瘤科，中国黑龙江省哈尔滨市哈平路150号，邮编150081

章节摘要

数据集获取与预处理

在电化学传感器领域，机器学习算法的应用逐渐受到关注。通过机器学习算法分析和挖掘大量实验数据，可以优化电化学传感器的设计与性能，并提高其检测生物标志物的准确性。机器学习算法可用于分类和识别电化学传感器的信号响应模式，从而实现快速

患者特征与数据质量

电化学传感器在疾病诊断中的应用已取得了一定的成果。基于电化学免疫传感器的检测方法已被开发用于检测血液中的癌胚抗原（CEA），该方法具有高灵敏度和特异性，能够实现癌症患者的早期诊断。电化学传感器还用于检测多种其他疾病标志物，如糖尿病标志物糖化血红蛋白（HbA1c）和心血管疾病相关标志物

讨论

随着生物医学技术的不断进步，疾病的早期诊断和精准治疗已成为医学研究的重要方向。作为疾病诊断的关键环节，医学实验室技术的发展在提高诊断准确性和治疗效果方面发挥着非常重要的作用。作为一项新兴的检测技术，电化学传感器在医学检测领域逐渐崭露头角，并展现了广泛的应用前景

结论

作为一项新兴的医学检测技术，电化学传感器在疾病诊断和监测方面展现了巨大的应用潜力。它具有快速、灵敏、特异性强、操作简单且成本低等优点，能够满足临床对快速准确诊断的需求。随着技术的不断进步和创新，电化学传感器的应用范围将继续扩大，其检测性能也将不断提高

CRediT作者贡献声明

刘伟：撰写——初稿，概念构思。贾帆：资料收集，数据分析。刘毅：撰写——审稿与编辑，监督。张香梅：方法学设计，数据分析。杨宇鹏：撰写——审稿与编辑，方法学设计。

资助

本工作得到了哈尔滨医科大学附属肿瘤医院海岩基金重大项目的支持（项目编号：JJ MS2023–07，资助对象：W.L.）。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文研究工作的财务利益或个人关系。

致谢

作者感谢Gene Expression Omnibus（GEO）数据库提供公共基因表达数据。