申请/专利权人：安徽医科大学第一附属医院

申请日：2023-05-10

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117877709A

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;G16B40/10;G16B40/30;G16B25/10;G16B25/20;G16B20/50;G16B30/00;G16B50/30

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明提供一种基于CD4+T细胞相关基因的重症COVID‑19的诊断模型的建立，涉及COVID‑19的诊断模型建立技术领域。所述诊断模型的建立主要为通过SeuratR程序包处理scRNA‑seq数据GSE163668，以识别COVID‑19中的免疫细胞分布情况并鉴定CD4+T细胞的标志基因，随后，利用ImmuCellAI分析了RNA‑seq数据GSE157103中的COVID‑19的免疫浸润情况。通过筛选GSE157103数据集中重症患者与非重症患者的显著差异表达基因并与CD4+T细胞的标志基因取交集，建立预测重症COVID‑19的诊断模型。本发明克服了现有技术的不足，该模型可以预测COVID‑19患者的病情恶化，为临床治疗提供良好的方向。

主权项：1.一种基于CD4+T细胞相关基因的重症COVID-19的诊断模型的建立，其特征在于，所述建立方式包括以下步骤：1从GEO数据库下载COVID-19相关数据集，包括scRNA-seq数据GSE163668、RNA-seq数据GSE157103和GSE152418；2通过SeuratR程序包处理scRNA-seq数据GSE163668，识别COVID-19中的免疫细胞分布情况并鉴定CD4+T细胞的标志基因；3利用ImmuCellAI分析RNA-seq数据GSE157103中的COVID-19的免疫浸润情况；4筛选GSE157103数据集中重症患者与非重症患者的显著差异表达基因并与CD4+T细胞的标志基因取交集，确定由CD3D、CD3E、EVL和LCK组成的基因诊断模型，对预测重症COVID-19的诊断模型；5针对CD3D、CD3E、LCK、EVL4个基因，设置以下风险评分公式：风险评分＝-0.428×CD3E-0.693×EVL-0.229×LCK-0.204×CD3D；即确定风险评分较高则为重症COVID-19高危患者人群，风险评分较低则为重症COVID-19低危患者人群。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽医科大学第一附属医院 一种基于CD4+T细胞相关基因的重症COVID-19的诊断模型的建立

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