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机器学习在肿瘤分子标志物挖掘中的研究进展

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摘要摘要随着高通量测序和多组学技术的应用，越来越多的生物标志物被挖掘并用于疾病诊断、风险分层、疗效评估及预后预测的研究中。由于机器学习能处理复杂数据，并通过建立模型等方法较好预测临床疾病变化，因此其在肿瘤标志物的挖掘和应用中具有一定的优势。通过总结近年来常用的机器学习方法，阐述其在标志物挖掘中的应用进展，并总结不同的机器学习方法在标志物挖掘中的优劣。

DOI lj10mo114v/5295844

作者娄笑迎崔巍

机构地区国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心　中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院，北京　100021

出处《中华检验医学杂志》 2021年06期

关键词机器学习肿瘤标志物数据挖掘

分类 [医药卫生][]

出版日期 2021年06月25日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）