杂志名称:Scientific Reports
文章题目:Osteoarthritis of the Temporomandibular Joint can be diagnosed earlier using biomarkers and machine learning
第一作者:Jonas Bianchi
通讯作者:Jonas Bianchi
单位:密歇根大学,圣保罗州立大学
本实验所用产品:定制人类定量抗体芯片
实验样品类型:唾液和血清
研究摘要
Abstract
Part.
1
基于网络的平台,用于存储和计算临床、影像组学和生物分子标记的数据分析
用Data Storage for Computation and Integration (DSCI)存储和集成来自多个来源的患者信息进行数据管理。DCSI通过Data Base lnteractor插件与3D Slicer平台通信,允许用户上传临床,成像和生物标志物。
Part.
2
对照组和TMJ-OA患者组的放射学特征、生物学特征和影像学特征研究
放射学特征主要集中在下颌髁小梁骨的初始形态变化(Table 2);生物学特征与颞下颌关节滑膜中检测到的VE-cad,ANG,TGF-β1和PAI-1与OA患者的髁突形态相关(RayBio 定制抗体芯片,Figure 2);影像学特征与疼痛相关或受疼痛限制相关(Table 3)。
Part.
3
用上述特征进行TMJ-OA的特征选择和模型构建
Part.
4
主要特征和交互特征诊断TMJ-OA
研究结论
Conclusion