bioRxiv Cancer Biology· Ojima, N., Yokoyama, T., Nishiumi, S., Kikuchi, S., Yoneda, K., Kimura, M., Tanaka, K., Morimoto, M., Miyazaki, A., Tomita, T., Ohyanagi, M., Nagahashi, M., Miyoshi, Y., Ikeda, M. ·· 4 天前评分51
基于血浆 GC/MS 代谢组学和机器学习的乳腺癌检测工作流程
A plasma metabolomics workflow for breast cancer detection using quantitative GC/MS and machine learning
导读
研究者建立了一个血浆 GC/MS 代谢组学工作流程，用于区分乳腺癌患者和健康对照。该研究前瞻性收集了 360 份样本（BC=180，HC=180），在标准化预处理条件下使用定量 GC/MS 平台分析，并采用三种机器学习算法（Lasso LR、RFC、SVM）进行特征选择和模型开发。
来源：bioRxiv Cancer Biology · biorxiv.org