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首页> Human Reproduction> Combining metabolomics and machine learning models as a tool to distinguish non-classic 21-hydroxylase deficiency from polycystic ovary syndrome without adrenocorticotropic hormone testing

Combining metabolomics and machine learning models as a tool to distinguish non-classic 21-hydroxylase deficiency from polycystic ovary syndrome without adrenocorticotropic hormone testing

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第一作者： Bachelot, Guillaume
作者： Bachelot, Guillaume [1] ; Bachelot, Anne [2] ; Bonnier, Marion [3] ; Salem, Joe-Elie [4] ; Farabos, Dominique [5] ; Trabado, Severine [6] ; Dupont, Charlotte ; Kamenicky, Peter ; Houang, Muriel ; Fiet, Jean ; Le Bouc, Yves ; Young, Jacques ; Lamaziere, Antonin
作者单位： Assistance Publique Hopitaux Paris (APHP),Sorbonne Univ [1] Hop Pitie Salpetriere,Sorbonne Univ [2] Pitie Salpetriere Hosp,Sorbonne Univ [3] St Antoine Res Ctr,Sorbonne Univ [4] AP HP,Bicetre Hosp [5] INSERM,Paris Saclay Univ [6]
关键词 21-hydroxylase deficiencylate-onset congenital adrenal hyperplasiahirsutismmachine learningalgorithmpolycystic ovary syndromehyperandrogenismCONGENITAL ADRENAL-HYPERPLASIASTEROID BIOMARKERSWOMENGENOTYPEHYPERANDROGENISMMUTATIONSPHENOTYPEANDROGENSEXCESS
发布时间 2023-04-12
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Human Reproduction

Human Reproduction

2023年38卷2期

266-276页

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