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PLoS Digital Health：科学家有望利用机器学习模型可靠地预测多发性硬化症患者的疾病进展

来自鲁汶大学等机构的科学家们通过研究表示，机器学习模型或能可靠地告知临床医生多发性硬化症患者的残疾进展情况。

2024-08-05

该研究提出了名为stKeep的新模型。该模型构建了三种不同节点即细胞/spot、基因和肿瘤区域以及八种连接关系的异构图模型，用于刻画肿瘤微环境。

2024-07-02

CIRI-deep可以实现多种转录组测序数据中差异剪接环形RNA的可靠预测，并在单细胞及空间水平实现细胞类型特异环形RNA的准确解析，具有广泛的应用场景。

2024-02-21

这项研究中，研究人员引入了一种新型机器学习方法来识别具有潜在亚型的疾病，利用开放型靶标平台中记录的近2.3万种疾病的广泛数据集。

2024-07-11

为了更好地理解肿瘤的演化过程，研究人员开发了许多基于高通量测序技术的亚克隆重建算法。这些算法利用肿瘤DNA测序数据中的突变特征来推断肿瘤亚克隆的组成和演化历史。

2024-06-13

文章中，研究人员详细了一种新型在线资源，其或能帮助科学家们选择最佳的算法进行肿瘤进化的分析，同时还能增强对肿瘤的诊断准确性和疗法计划。

2024-06-21

此项研究首次以如此精细的尺度全面审视大脑，使得研究者能更深入理解TREM2 R47H突变对特定细胞类型中基因表达的影响。

2024-08-14

研究团队开发了一种基于行为学、代谢组学和蛋白组学的机器学习判别模型，用以区分是个体是否发生自杀行为。研究发现基于16种行为学特征的分类模型在区分有无自杀行为上表现出高判别准确性。

2024-07-05

研究人员重点分析了干细胞的代谢行为，他们利用一种名为荧光寿命成像显微镜的实时成像技术来分析干细胞是如何分解葡萄糖产生能量的。

2024-07-10

NF1是一种由Nf1基因突变引起的神经遗传综合征。患有 NF1 的儿童和成人容易出现学习困难和胶质瘤（神经胶质瘤）。

2024-07-07