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metabolomics
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利用机器学习和代谢组学数据对干眼病患者和健康对照组进行分类
通过代谢组学数据，使用 9 种机器学习模型对白内障患者进行干眼病的诊断与预测，结果显示逻辑回归模型表现最佳，达到了最高的 0.8378 的曲线下面积得分、0.735 的平衡准确率、0.5147 的 Matthew 相关系数、0.8513 的
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16 days ago
基于图表示学习的组学数据策略：帕金森病案例研究
该研究评估了在应用于帕金森病和对照样本的高通量生物数据的病例对照分类中，基于样本相似性网络和分子相互作用网络的多个图表示学习模型，包括蛋白质 - 蛋白质和代谢物 - 代谢物相互作用。通过系统应用于转录组学和代谢组学数据的比较分析，突出了各种
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16 days ago
可解释的机器学习加速纳米材料种子处理，缓解环境压力
研究表明，使用不同纳米材料进行种子处理可在玉米作物中缓解环境胁迫，并且使用可解释的机器学习结构 - 活性关系方法可以更好地理解其缓解作用，同时纳米材料的浓度，大小和电位是与盐碱胁迫下植物生长相关的主要因素。
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a year ago
用于代谢物注释的集成光谱预测（ESP）模型
本文介绍了一种基于机器学习和神经网络的代谢物注释模型 ——Ensemble Spectral Prediction (ESP)，该模型通过加权 MLP 和 GNN 光谱预测器的输出来生成查询分子的光谱预测，可提高注释能力的 41% 和 30
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2 years ago
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