【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，具体涉及一种基于血液蛋白质组风险评分模型的糖尿病认知障碍预测标志物组合及其应用。
技术介绍
1、目前，认知功能障碍已经成为一项重大公共卫生问题。2型糖尿病（type 2diabetes，t2d）是认知障碍的重要危险因素，导致其风险升高近2倍。对于这一高危人群，目前尚缺乏有效治疗措施，促使我们进行疾病的早期发现和及时干预。然而，2型糖尿病患者认知障碍的潜在机制尚未明确。因此，阐明t2d患者认知障碍的特异性机制，识别可以反映这一特异性病理改变的标记物，将对这一高危人群的早期诊断和精准干预大有助益。
2、既往研究基于认知功能障碍的特征性表现建立了a/t/n标志物框架，包括β淀粉样蛋白（amyloid β，aβ）、tau蛋白（t）和神经损伤（n）标志物。然而，t2d认知障碍病理机制复杂，涉及胰岛素抵抗、糖脂代谢紊乱和慢性炎症等多种病理改变，提示这一主要针对阿尔茨海默病（alzheimer’s disease，ad）的标志物框架不能完全反映糖尿病相关认知功能障碍的病理改变。确实，近来的研究表明aβ和tau蛋白与...
【技术保护点】
1.一种基于血液蛋白质组风险评分模型的糖尿病认知障碍预测标志物组合，其特征在于：所述标志物组合由7个蛋白组成，分别为：NEFL、WFDC2、PTX3、EXTL1、FGF23、ENO3和PPME1。
2.根据权利要求1所述的基于血液蛋白质组风险评分模型的糖尿病认知障碍预测标志物组合在制备识别糖尿病认知障碍的试剂中的应用。
3.根据权利要求2所述的应用，其特征在于：所述标志物组合的构建方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的应用，其特征在于：步骤3包括，用步骤2得到的2型糖尿病认知障碍风险相关蛋白训练一个轻量梯度提升模型；基于模型的...
【技术特征摘要】
1.一种基于血液蛋白质组风险评分模型的糖尿病认知障碍预测标志物组合，其特征在于：所述标志物组合由7个蛋白组成，分别为：nefl、wfdc2、ptx3、extl1、fgf23、eno3和ppme1。
2.根据权利要求1所述的基于血液蛋白质组风险评分模型的糖尿病认知障碍预测标志物组合在制备识别糖尿病认知障碍的试剂中的应用。
3.根据权利要求2所述的应用，其特征在于：所述标志物组合的构建方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的应用，其特征在于：步骤3包括，用步骤2得到的2型糖尿病认知障碍风险相关蛋白训练一个轻量梯度提升模型；基于模型的交叉熵，明确蛋白重要性；选择重要性最高的蛋白，加入另一个轻量梯度提升模型的训练中，预测是否发生糖尿病认知障碍；逐步加入剩余的显著性最高的蛋白重复训练轻量梯度提升模型，记录模型对2型糖尿病认知障碍的预测性能；使用delong’s检验法，检验各...
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