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【中文期刊】 Lance M.O'Connor Blake A.O'Connor 等 《药物分析学报（英文版）》 2023年13卷8期 836-850页SCIMEDLINEISTICCSCDCA
【摘要】 Bioinformatic analysis of large and complex omics datasets has become increasingly useful in modern day biology by provi...
【关键词】 Multi-omics integration；Systems bioinformatics；Data mining；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Qian Zhang Mingran Yang 等 《癌症生物学与医学（英文版）》 2024年21卷4期 312-330页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Gastric cancer(GC),the fifth most common cancer globally,remains the leading cause of cancer deaths worldwide.Inflammati...
【关键词】 Gastric cancer；inflammation-induced tumorigenesis；multi-omics；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Kelin Wang Muhammad Ali Abid 等 《分子植物（英文版）》 2023年1期 279-293页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Genomic prediction is an effective way to accelerate the rate of agronomic trait improvement in plants.Traditional metho...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Shao-Wu Zhang Jing-Yu Xu 等 《基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）》 2022年20卷5期 928-938页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Identification of cancer driver genes plays an important role in precision oncology research,which is helpful to underst...
【关键词】 Driver gene；Directed graph convolutional network；Multilayer perceptron；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王彤 杨琪 等 《中国卫生统计》 2025年42卷4期 502-509页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 提出基于一致性聚类集成的多组学数据整合方法(multi-omics data integration with consensus clus-tering ensemble,MICCE),探讨MICCE方法在低级别胶质瘤(lower-...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 文超 闻达 等 《中国医疗设备》 2025年40卷10期 76-81页ISTIC
【摘要】 目的 设计一种基于微服务架构的复杂疾病科研平台,并探讨其在精准医疗中的应用价值.方法 研究采用Spring Cloud Alibaba微服务架构,将复杂疾病相关数据和分析流程封装为公共微服务和私有微服务,实现转录组数据分析,表观遗传学数据分...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 王朝亚 贾犇黎 等 《解放军医学院学报》 2025年46卷8期 759-766页ISTICCA
【摘要】 背景 肝作为代谢调控的核心器官,其疾病状态常伴随代谢网络的重构与功能紊乱,但具体机制尚未系统揭示.多组学数据整合与计算建模,为代谢网络的精准重建与病理机制解析提供了新的研究路径与理论支撑.目的 构建肝代谢通路计算模型,并基于多组学数据整合进...
- 概要：
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【中文期刊】 王琦 谢堃 等 《药物流行病学杂志》 2025年34卷8期 887-896页ISTICCA
【摘要】 目的 利用注意力和元学习开发针对小样本多组学数据的深度学习方法,用于建立孤独症诊断模型.方法 设计由组学特征预降维模块、多组学数据融合学习模块和参数优化模块组成的深度学习模型—基于元学习的注意力网络(MLAN),对高维多组学数据进行差异表达...
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【中文期刊】 何海斌 马佳宏 等 《生命科学研究》 2025年29卷3期 216-223页ISTICCA
【摘要】 肺腺癌作为常见的肺癌亚型之一,预后较差,对其进行精准分型有助于指导治疗.本文介绍了肺腺癌分型的主流方法,即其根据数据来源可以分为基于表型特征和分子特征的分类方法,根据数据类型的数量可以分为基于单一组学和整合多种组学的分类方法,并总结了不同方...
- 概要：
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【中文期刊】 骞里 梁忙 等 《畜牧兽医学报》 2025年56卷9期 4410-4421页
【摘要】 为进一步探索传统线性回归模型难以捕捉基因型与表型之间复杂关系的不足,本研究旨在利用机器学习整合组学数据提升基因组预测的准确性.本研究基于具有基因型与转录组数据的数据集:1)华西牛数据集涉及宰前活重、胴体重和净肉重3个主要经济性状;2)水稻数...
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