大家好呀！今天跟大家分享的是2021年5月发表在Computers in Biology and Medicine （IF:4.589）上的一篇文章，主要是根据深度学习和XGboost使用15种癌症的多组学数据构建预后模型。作者的研究表明基于多组学数据的模型准确的较高，其中mRNA数据的贡献程度最高。使用乳腺癌的三个GEO独立数据集验证DCAP-XGB的性能，结果表明该模型可以准确区分高风险组和低
大家好呀！今天跟大家分享的是2021年5月发表在Computers in Biology and Medicine （IF:4.589）上的一篇文章，主要是根据深度学习和XGboost使用15种癌症的
SXR202307004C +10+单细胞绝妙联合，细胞学+免疫微环境双重机制近年来，单细胞RNA测序（scRNA-seq）已被用于在单细胞水平上直接分析基因表达和细胞内群体异质性，并且在细胞学和免疫
文章发表于2020年9月，此前该研究团队鉴定了胃癌患者预后标志物的53个基因，他们可以有效的预测患者的OS，因此本文进一步利用来自三家医院胃癌患者的福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)组织，建立