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| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 | 平台公司 | 平台技术 | 具体产品 | 平台详情 |
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| 541 | 2025-10-07 |
Multiple omics-based machine learning reveals specific macrophage sub-clusters in renal ischemia-reperfusion injury and constructs predictive models for transplant outcomes
2025-Aug, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
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研究论文 | 本研究通过多组学机器学习方法揭示肾脏缺血再灌注损伤中特定的巨噬细胞亚群,并构建移植结局预测模型 | 创新性地将基因表达矩阵转换为图形像素模块并应用计算机视觉算法构建DGF预测模型,同时使用10种机器学习算法的111种组合开发移植物存活预测特征 | 研究主要基于公共数据库数据,需要进一步实验验证 | 分析巨噬细胞在IRI中的发育分化特征,识别IRI分子亚型,建立DGF和移植物存活的预测策略 | 肾脏缺血再灌注损伤患者和小鼠模型 | 机器学习,计算机视觉 | 肾脏疾病 | scRNA-Seq, bulk RNA-Seq, qRT-PCR, WB, IHC | 深度学习算法,随机生存森林,hdWGCNA | 单细胞RNA测序数据,批量RNA测序数据,图像数据 | GEO数据库中的scRNA-Seq数据和小鼠IRI模型 | NA | 单细胞RNA-seq,批量RNA-seq | NA | NA |