基于外周血microRNA（miRNA）表达谱芯片（Affymetrix miRNA 4.0 Array）与机器学习算法（随机森林，Random Forest），筛选出12个差异表达的miRNAs（fold change≥2.0，P<0.01）构建抑郁症亚型区分panel，其中miR-26b-5p在重性抑郁障碍（MDD）伴自杀意念亚型中表达量（2?ΔΔCt=0.32±0.04）显著低于不伴自杀意念亚型（2?ΔΔCt=0.68±0.05），AUC值为0.89±0.02 🆔 ID: 306573 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
通过qRT-PCR（TaqMan探针法）验证外周血miRNA panel（包含miR-146a-5p、miR-132-3p、miR-182-5p），发现抑郁症伴焦虑共病亚型中miR-146a-5p表达水平（2?ΔΔCt=0.45±0.03）较单纯抑郁亚型（2?ΔΔCt=0.72±0.04）显著下调，联合3个miRNAs的ROC曲线下面积（AUC）达到0.85±0.03，敏感度为82±3%，特异度为78±4% 🆔 ID: 306574 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
利用微滴式数字PCR（ddPCR）绝对定量技术检测外周血miRNA panel（miR-21-5p、miR-124-3p、miR-134-5p），结果显示抑郁症非典型亚型患者miR-134-5p表达量（copies/μL=120±15）显著低于忧郁型亚型（copies/μL=210±20），该miRNA对非典型与忧郁型亚型的区分效能（AUC=0.81±0.02），最佳截断值为165copies/μL时敏感度为75±4%，特异度为72±5% 🆔 ID: 306575 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
基于高通量测序（Illumina NovaSeq 6000）与生物信息学分析（TargetScan、miRanda），发现外周血miRNA panel（miR-34a-5p、miR-449a-5p、miR-500a-3p）在抑郁症伴躯体疼痛亚型中呈现特异性表达模式，其中miR-34a-5p表达量（2?ΔΔCt=0.52±0.03）较不伴疼痛亚型（2?ΔΔCt=0.85±0.04）显著降低，联合panel的诊断准确率（Accuracy）为80±3%，阳性预测值（PPV）为77±4% 🆔 ID: 306576 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
通过实时定量逆转录PCR（qRT-PCR）与主成分分析（PCA），构建包含miR-195-5p、miR-497-5p、miR-101-3p的外周血miRNA panel，用于区分抑郁症治疗抵抗亚型（TRD）与非抵抗亚型，结果显示TRD患者miR-195-5p表达量（2?ΔΔCt=0.38±0.03）显著低于非抵抗亚型（2?ΔΔCt=0.65±0.04），该panel的AUC值为0.87±0.02，对TRD的预测敏感度为85±3%，特异度为80±4% 🆔 ID: 306577 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
利用茎环qRT-PCR（TaqMan MicroRNA Assays）检测外周血miRNA panel（miR-221-3p、miR-222-3p、miR-155-5p），发现抑郁症伴认知功能损害亚型中miR-155-5p表达水平（2?ΔΔCt=0.48±0.03）较认知功能正常亚型（2?ΔΔCt=0.75±0.04）显著下调，联合3个miRNAs的区分模型（Logistic回归）AUC达到0.83±0.03，敏感度为79±4%，特异度为76±5% 🆔 ID: 306578 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
基于微阵列基因芯片（Agilent Human miRNA Microarray V21.0）与支持向量机（SVM）算法，筛选出外周血miRNA panel（miR-9-5p、miR-29c-3p、miR-30e-5p），用于区分抑郁症早发型（<30岁）与晚发型（≥30岁）亚型，其中miR-9-5p在早发型患者中表达量（2?ΔΔCt=0.55±0.03）显著高于晚发型（2?ΔΔCt=0.32±0.04），该panel的区分效能AUC为0.84±0.02，敏感度为81±3%，特异度为77±4% 🆔 ID: 306579 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
通过qRT-PCR与受试者工作特征曲线（ROC）分析，构建包含miR-148a-3p、miR-152-3p、miR-320a-3p的外周血miRNA panel，用于区分抑郁症季节性情感障碍（SAD）亚型与非季节性亚型，结果显示SAD亚型患者miR-148a-3p表达量（2?ΔΔCt=0.42±0.03）显著低于非季节性亚型（2?ΔΔCt=0.68±0.04），该panel的AUC值为0.80±0.03，对SAD亚型的预测准确率为78±4% 🆔 ID: 306580 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
利用数字PCR（QIAcuity dPCR）高灵敏度检测外周血miRNA panel（miR-139-5p、miR-374b-5p、miR-432-5p），发现抑郁症伴胃肠功能紊乱亚型中miR-139-5p表达量（2?ΔΔCt=0.58±0.03）较不伴胃肠症状亚型（2?ΔΔCt=0.82±0.04）显著下调，该miRNA panel对胃肠紊乱亚型的区分AUC为0.82±0.02，敏感度为76±4%，特异度为73±5% 🆔 ID: 306581 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
基于全转录组测序（RNA-Seq，Illumina HiSeq X Ten）与加权基因共表达网络分析（WGCNA），构建外周血miRNA panel（miR-181a-5p、miR-200b-3p、miR-429-3p），用于区分抑郁症伴自杀行为史亚型与无自杀行为史亚型，其中miR-181a-5p在自杀行为史亚型中表达量（2?ΔΔCt=0.40±0.03）显著低于无自杀行为史亚型（2?ΔΔCt=0.65±0.04），该panel的AUC值为0.88±0.02，对自杀行为史亚型的预测敏感度为86±3%，特异度为82±4% 🆔 ID: 306582 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
通过qRT-PCR与线性判别分析（LDA），筛选出外周血miRNA panel（miR-125b-5p、miR-199a-3p、miR-381-3p），用于区分抑郁症伴物质滥用共病亚型与非共病亚型，结果显示共病亚型患者miR-125b-5p表达量（2?ΔΔCt=0.50±0.03）显著低于非共病亚型（2?ΔΔCt=0.78±0.04），该panel的区分AUC为0.81±0.03，敏感度为77±4%，特异度为74±5% 🆔 ID: 306583 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
利用茎环实时定量PCR（Stem-loop qRT-PCR）与聚类分析（Hierarchical Clustering），构建包含miR-204-5p、miR-211-5p、miR-375-3p的外周血miRNA panel，用于区分抑郁症伴睡眠障碍亚型（失眠为主）与非睡眠障碍亚型，其中miR-204-5p在睡眠障碍亚型中表达量（2?ΔΔCt=0.45±0.03）显著低于非睡眠障碍亚型（2?ΔΔCt=0.70±0.04），该panel的AUC值为0.83±0.02，对睡眠障碍亚型的预测准确率为80±3% 🆔 ID: 306584 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
基于微阵列芯片（Exiqon miRCURY LNA Array v.21.0）与人工神经网络（ANN）算法，筛选出外周血miRNA panel（miR-142-3p、miR-146b-5p、miR-150-5p），用于区分抑郁症伴心血管疾病风险亚型（高hs-CRP）与低风险亚型，结果显示高风险亚型患者miR-142-3p表达量（2?ΔΔCt=0.48±0.03）显著低于低风险亚型（2?ΔΔCt=0.72±0.04），该panel的区分效能AUC为0.85±0.03，敏感度为82±3%，特异度为79±4% 🆔 ID: 306585 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
通过qRT-PCR与决策树分析（Decision Tree），构建包含miR-107-3p、miR-19b-3p、miR-26a-5p的外周血miRNA panel，用于区分抑郁症伴甲状腺功能异常亚型（TSH>4.5μIU/mL）与非异常亚型，其中miR-107-3p在甲状腺功能异常亚型中表达量（2?ΔΔCt=0.52±0.03）显著低于非异常亚型（2?ΔΔCt=0.78±0.04），该panel的AUC值为0.80±0.03，对甲状腺功能异常亚型的预测准确率为78±4% 🆔 ID: 306586 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
利用数字微滴PCR（ddPCR）与支持向量回归（SVR），筛选出外周血miRNA panel（miR-30d-5p、miR-30e-5p、miR-191-5p），用于区分抑郁症伴代谢综合征亚型（腰围≥90cm且甘油三酯≥1.7mmol/L）与非代谢综合征亚型，结果显示代谢综合征亚型患者miR-30d-5p表达量（2?ΔΔCt=0.45±0.03）显著低于非代谢综合征亚型（2?ΔΔCt=0.70±0.04），该panel的区分AUC为0.82±0.02，敏感度为76±4%，特异度为73±5% 🆔 ID: 306587 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
基于高通量qRT-PCR（OpenArray平台）与随机森林（Random Forest）算法，构建外周血miRNA panel（miR-128-3p、miR-137-3p、miR-324-5p），用于区分抑郁症伴学习记忆障碍亚型（韦氏记忆量表评分<85分）与非障碍亚型，其中miR-128-3p在记忆障碍亚型中表达量（2?ΔΔCt=0.48±0.03）显著低于非障碍亚型（2?ΔΔCt=0.75±0.04），该panel的AUC值为0.84±0.02，对记忆障碍亚型的预测准确率为81±3% 🆔 ID: 306588 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
通过qRT-PCR与逻辑回归分析（Logistic Regression），筛选出外周血miRNA panel（miR-18a-5p、miR-19a-3p、miR-20a-5p），用于区分抑郁症伴免疫炎症亚型（IL-6>3.0pg/mL）与非炎症亚型，结果显示炎症亚型患者miR-18a-5p表达量（2?ΔΔCt=0.42±0.03）显著低于非炎症亚型（2?ΔΔCt=0.68±0.04），该panel的区分AUC为0.81±0.03，敏感度为77±4%，特异度为74±5% 🆔 ID: 306589 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
利用茎环qRT-PCR与主成分回归（PCR）分析，构建包含miR-29a-3p、miR-29b-3p、miR-29c-3p的外周血miRNA panel，用于区分抑郁症伴纤维肌痛共病亚型与非共病亚型，其中miR-29a-3p在共病亚型中表达量（2?ΔΔCt=0.50±0.03）显著低于非共病亚型（2?ΔΔCt=0.75±0.04），该panel的AUC值为0.80±0.03，对共病亚型的预测准确率为78±4% 🆔 ID: 306590 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
基于微阵列基因表达谱（Affymetrix GeneChip miRNA 3.0 Array）与k-均值聚类（k-means Clustering），筛选出外周血miRNA panel（miR-140-5p、miR-143-3p、miR-145-5p），用于区分抑郁症伴慢性疼痛亚型（VAS评分≥5分）与非慢性疼痛亚型，结果显示慢性疼痛亚型患者miR-140-5p表达量（2?ΔΔCt=0.45±0.03）显著低于非慢性疼痛亚型（2?ΔΔCt=0.70±0.04），该panel的区分效能AUC为0.82±0.02，敏感度为76±4%，特异度为73±5% 🆔 ID: 306591 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
通过qRT-PCR与贝叶斯网络分析（Bayesian Network），构建包含miR-130a-3p、miR-130b-3p、miR-301a-3p的外周血miRNA panel，用于区分抑郁症伴进食障碍共病亚型（BMI<18.5kg/m2）与非共病亚型，其中miR-130a-3p在共病亚型中表达量（2?ΔΔCt=0.48±0.03）显著低于非共病亚型（2?ΔΔCt=0.72±0.04），该panel的AUC值为0.81±0.03，对共病亚型的预测准确率为78±4% 🆔 ID: 306592 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
利用数字PCR与线性回归分析（Linear Regression），筛选出外周血miRNA panel（miR-210-3p、miR-212-3p、miR-421-5p），用于区分抑郁症伴昼夜节律紊乱亚型（褪黑素节律异常）与非紊乱亚型，结果显示紊乱亚型患者miR-210-3p表达量（2?ΔΔCt=0.42±0.03）显著低于非紊乱亚型（2?ΔΔCt=0.68±0.04），该panel的区分AUC为0.80±0.03，敏感度为77±4%，特异度为74±5% 🆔 ID: 306593 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
基于高通量测序（NextSeq 500）与深度学习算法（卷积神经网络，CNN），构建外周血miRNA panel（miR-126-3p、miR-126-5p、miR-21-3p），用于区分抑郁症伴心血管自主神经功能异常亚型（心率变异性HF/LF比值<1.0）与非异常亚型，其中miR-126-3p在异常亚型中表达量（2?ΔΔCt=0.45±0.03）显著低于非异常亚型（2?ΔΔCt=0.70±0.04），该panel的AUC值为0.83±0.02，对异常亚型的预测准确率为80±3% 🆔 ID: 306594 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
通过qRT-PCR与聚类判别分析（Discriminant Analysis），筛选出外周血miRNA panel（miR-15a-5p、miR-16-5p、miR-23a-3p），用于区分抑郁症伴骨质疏松风险亚型（骨密度T值<-1.0）与非风险亚型，结果显示风险亚型患者miR-15a-5p表达量（2?ΔΔCt=0.48±0.03）显著低于非风险亚型（2?ΔΔCt=0.72±0.04），该panel的区分AUC为0.81±0.03，对风险亚型的预测准确率为78±4% 🆔 ID: 306595 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
利用茎环实时定量PCR与判别函数分析（DFA），构建包含miR-27a-3p、miR-27b-3p、miR-24-3p的外周血miRNA panel，用于区分抑郁症伴慢性疲劳综合征共病亚型（FS-14评分≥21分）与非共病亚型，其中miR-27a-3p在共病亚型中表达量（2?ΔΔCt=0.50±0.03）显著低于非共病亚型（2?ΔΔCt=0.75±0.04），该panel的AUC值为0.80±0.03，对共病亚型的预测准确率为78±4% 🆔 ID: 306596 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
基于微阵列芯片（Agilent SurePrint G3 Human miRNA Microarray）与支持向量分类（SVC），筛选出外周血miRNA panel（miR-144-3p、miR-144-5p、miR-451a-5p），用于区分抑郁症伴贫血亚型（血红蛋白<120g/L）与非贫血亚型，结果显示贫血亚型患者miR-144-3p表达量（2?ΔΔCt=0.45±0.03）显著低于非贫血亚型（2?ΔΔCt=0.70±0.04），该panel的区分效能AUC为0.82±0.02，敏感度为76±4%，特异度为73±5% 🆔 ID: 306597 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
通过qRT-PCR与最近邻算法（k-NN）分析，构建包含miR-335-5p、miR-376a-3p、miR-376b-3p的外周血miRNA panel，用于区分抑郁症伴社交焦虑障碍共病亚型（LSAS评分≥60分）与非共病亚型，其中miR-335-5p在共病亚型中表达量（2?ΔΔCt=0.48±0.03）显著低于非共病亚型（2?ΔΔCt=0.72±0.04），该panel的AUC值为0.81±0.03，对共病亚型的预测准确率为78±4% 🆔 ID: 306598 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
利用数字微滴PCR与朴素贝叶斯分类（Naive Bayes），筛选出外周血miRNA panel（miR-193a-5p、miR-193b-5p、miR-342-3p），用于区分抑郁症伴肠易激综合征共病亚型（IBS-QOL评分<80分）与非共病亚型，结果显示共病亚型患者miR-193a-5p表达量（2?ΔΔCt=0.50±0.03）显著低于非共病亚型（2?ΔΔCt=0.75±0.04），该panel的区分AUC为0.80±0.03，对共病亚型的预测准确率为78±4% 🆔 ID: 306599 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
基于高通量qRT-PCR（Bio-Rad CFX96）与随机森林回归（Random Forest Regression），构建外周血miRNA panel（miR-103a-3p、miR-107-3p、miR-185-5p），用于区分抑郁症伴注意缺陷多动障碍（ADHD）共病亚型（Conners评分≥65分）与非共病亚型，其中miR-103a-3p在共病亚型中表达量（2?ΔΔCt=0.48±0.03）显著低于非共病亚型（2?ΔΔCt=0.72±0.04），该panel的AUC值为0.81±0.03，对共病亚型的预测准确率为78±4% 🆔 ID: 306600 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
通过qRT-PCR与决策树分类（Classification Tree），筛选出外周血miRNA panel（miR-129-5p、miR-132-5p、miR-135a-5p），用于区分抑郁症伴物质使用障碍（SUD）共病亚型（AUDIT评分≥8分或DAST评分≥3分）与非共病亚型，结果显示共病亚型患者miR-129-5p表达量（2?ΔΔCt=0.50±0.03）显著低于非共病亚型（2?ΔΔCt=0.75±0.04），该panel的区分AUC为0.80±0.03，对共病亚型的预测准确率为78±4% 🆔 ID: 306601 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
利用茎环qRT-PCR与支持向量回归（SVR）分析，构建包含miR-218-5p、miR-219-5p、miR-221-5p的外周血miRNA panel，用于区分抑郁症伴双相情感障碍（BD）谱系特征亚型（HCL-32评分≥14分）与非谱系特征亚型，其中miR-218-5p在谱系特征亚型中表达量（2?ΔΔCt=0.45±0.03）显著低于非谱系特征亚型（2?ΔΔCt=0.70±0.04），该panel的AUC值为0.82±0.02，对谱系特征亚型的预测准确率为80±3% 🆔 ID: 306602 ✅ 可用
医学与健康-精神病学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行