Project title
使用加權基因共同表現網路和機器學習探究與狼瘡性腎炎和淋巴細胞次群分佈相關的關鍵基因和典型分子調控路
Internal ID
NSTC113-2314-B002-118
Principal Investigator
Start Date
August 1, 2024
End Date
July 31, 2025
Investigators
Organizations
Partner Organizations
Exploring Key Genes and Canonical Pathways Linked to Lupus Nephritis and Lymphocyte Subset Using Weighted Gene Co-Expression Network Analysis and Machine Learning
Keywords
Bioinformatics
differential expression genes
estimated glomerular filtration rate
gene network
Description
社會影響：
• 提高生活質量：對 LN 的理解和治療的進步可以顯著提高患者的生活質量。有效的治療方法和預測模型可以更好地控制疾病，減輕患者及其家屬的身體和情感負擔。
經濟影響：
• 藥物開發：新治療靶點和途徑的發現可以刺激新藥的開發，為生技展業與新藥開發行業帶來經濟機會。
學術發展：
• 研究和知識的進步：結合生物信息學、計算生物學和機器學習的跨學科方法為生物醫學研究中的新研究方法鋪平了道路。這可以深入理解 LN 以及其他複雜疾病。
• 培訓和教育：該項目為培養未來科學家和臨床醫生掌握尖端研究技術和多學科方法提供了絕佳平台，豐富了學術和技能領域。
• 促進跨學科跨領域的合作。