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基于机器学习算法的多组学疾病诊断/肿瘤预后预测模型
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生物等效性研究
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人目标区域探针捕获测序
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ctDNA甲基化测序
:ctDNA甲基化与癌症发展各时期关系密切,特别是癌症早期。2. 鉴定癌症有效手段:癌症组中ctDNA甲基化水平与正常组差异显著。ctDNA甲基化基因的有效性(AUC:0.816)远高于传统分子标志物
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药物代谢动力学研究
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ncRNA与人类疾病biomarker研究
直肠癌诊断的biomarker:1. 324份血清样本中miR-1290表达的框式图;2.ROC曲线分析血清miR-1290区分CRC与健康对照结果:AUC=0.83,敏感性=70.1%;特异性
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靶向蛋白定量 MRM
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药代动力学研究
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LC-MS全代谢组 LC-MS Metabonomics
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生物信息学分析——ceRNA网络研究整体思路
效果较好(AUC>0.5)。 五、预后模型与其他临床因素(TMN stage and M stage)进行比较,本研究的建立的模型预测效果更佳。 六、预后模型用到的四个mRNA与其他预后因素联合预测
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