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title: "悟空云平台交流视频第七十一期---《关联规则分析（Association Rules）》"
author: "omicsolution.com"
account: "omicsolution.com"
published_at: "2026-08-01T12:40:40+08:00"
captured_at: "2026-08-26T17:04:39.390009+08:00"
source_url: "https://mp.weixin.qq.com/s/POG1SUO9s6ydrkJ1Zb-8sQ"
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# 悟空云平台交流视频第七十一期---《关联规则分析（Association Rules）》
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悟空云

组学数据分析平台

易算生物

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你好！本期悟空云，主题是关联规则分析（Association Rules）

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见功能圈--3--25

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什么是关联规则分析

组学数据中，哪些特征总是一起出现？

在组学研究中，差异分析通常用于寻找单个分子在不同组之间是否发生变化，相关分析用于判断两个连续变量是否同步变化。

但很多研究问题关心的是另一类关系：在同一批样本中，哪些蛋白、代谢物、修饰状态和临床特征经常一起出现？

例如，部分患者可能同时出现蛋白A高表达、蛋白B低表达和药物耐受；另一些样本可能同时出现某几个磷酸化位点升高和某条通路激活。

关联规则分析可以从大量可能的组合中，筛出反复出现的特征组合。

分析时，先把蛋白高低表达、修饰有无、疾病状态或临床分型转成0和1，再寻找“A和B出现时，C也经常出现”的组合。结果通常结合支持度、置信度和提升度筛选。

注意：关联规则表示共同出现，不代表因果关系。

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可以用在哪些场景

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经常共同变化的蛋白或代谢物；

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与疾病状态、药物响应共同出现的分子组合；

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与临床分型或通路状态相关的特征组合；

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时间序列中前后相随的蛋白修饰变化。

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本期视频介绍二值矩阵的准备、支持度和置信度等参数设置，以及项目频率图、规则散点图、矩阵点图和项目关系图的查看方法。

学习视频

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已发表的应用案例

2026年发表于《Briefings in Bioinformatics》的一项研究，将血清细胞外囊泡蛋白质组与电子病历、CT报告和血液检查共同分析。

分析共筛出20个相关蛋白。其中ANXA7、ITIH4、MRPS17和AGRN同时与病历、CT表现和血液检查中的相关信息发生联系。后续网络分析将若干酪氨酸激酶列为候选靶点，并提出多激酶抑制剂ponatinib作为候选药物。细胞实验显示，ponatinib能够部分抑制TGF-β诱导的纤维化相关上皮间质转化信号。

https://academic.oup.com/bib/article/27/2/bbag153/8653673

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