Ziel ist es, die Bioinformatik-Technologie zu nutzen, um eng mit der Schuppenflechte verbundene Eisensterbensmolekulare zu selektieren, sowie diagnostische Biomarker zu selektieren, die Wirkung des Mooskraut-Entgiftungsprinzips auf die Behandlung der Schuppenflechte durch Tierversuche zu beobachten und potenzielle Mechanismen zu erforschen. Methode Abfrage der GEO-Datenbank zur Erlangung von Schuppenflechten-Chipdaten und Selektion differenzieller Gene (DEG) und gemeinsame Selektion von Eisensterbengen zur Selektion von Schuppenflechte-Eisensterben (FRGs), Durchführung von Korrelations-, konsistenten Klassen-, Anreicherungs- und Immuninfiltrationsanalysen, und Selektion zentraler FRGs nach Clusterauswahl, Kombination von drei maschinellen Lernalgorithmen, Crab–e-Glas–e-SVR–e-Auswahl–o-Kontraktion–s-Kontraktion–s-Konversion–s-Konformalitätsanalyse, Zusammenstellenvon 3 verschiedenen Klassifizierungsalgorithmen und Evaluierung mit einer ROC-Kurve, um zentrale FRGs (CHAC1, ALOX12B, TRIM21) auszuwählen, ein Immuninfiltrationsanalyse, die zeigt, dass inaktivierte CD4+ T-Lymphocyten, der Macrophag aktiviert und die Häufigkeit von zentralen FRGs signifikant ...

Schuppenflechte; Mooskraut-Entgiftungskernprinzip; Eisensterben; Bioinformatik; maschinelles Lernen; Maus