如何利用机器学习分析筛选生物标记物

在生物信息学中，Lasso回归、随机森林（Random Forest）和XGBoost因其各自的特性和优势，被广泛应用于基因组学、蛋白质组学、药物发现和疾病机制研究等领域。

Lasso回归

癌症亚型分类：从TCGA数据中筛选驱动基因（如BRCA1、TP53等）；

甲基化数据分析：识别与疾病相关的差异甲基化位点（DMRs）；

寻找SNP（单核苷酸多态性）与基因表达的关联；

宏基因组数据筛选关键微生物标志物（如肠道菌群与疾病的关联）。

随机森林

阿尔茨海默病（AD）的血液生物标志物筛选（如Aβ、tau蛋白相关基因）；

XGBoost

基因组关联分析（GWAS）增强：整合多个SNP+环境因素，提高预测能力；

单细胞RNA-seq数据聚类：XGBoost结合PCA降维，提高细胞类型分类准确率；

药物响应预测：基于基因突变+表达数据训练XGBoost模型的药物敏感性预测。

总体来说，上述三种机器学习都非常适用于生物标记物的筛选，例如基因、蛋白、甲基化位点或是SNP等等。

【掌上生信绘图平台（https://handybioplot.cn）】提供了上述三种机器学习分析工具，无需编写代码，只需要上传文件即可一键分析并自动绘制相关图片，为您节约宝贵的时间成本。

使用说明

分析参数

结果图

绘图参数

结果图片还可以使用绘图参数自由修改

任务列表

如果分析结果不满意，可以修改参数重新提交分析，所有任务独立记录，可自由切换查看结果