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基于生物信息学和机器学习识别与验证卵巢癌中糖酵解相关生物标志物

商泽斌 杨天昊 刘健 赵兵刚 赵新春 聂善化

空军军医大学学报2023，Vol.44Issue(9)：P.867-875,9.
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空军军医大学学报2023，Vol.44Issue(9)：P.867-875,9.DOI:10.13276/j.issn.2097-1656.2023.09.015

基于生物信息学和机器学习识别与验证卵巢癌中糖酵解相关生物标志物

商泽斌 1杨天昊 2刘健 3赵兵刚 3赵新春 3聂善化4

作者信息

  • 1. 天津中医药大学,天津301617
  • 2. 中部战区93534部队医院,天津301716
  • 3. 空军军医大学西京医院急诊科,陕西西安710032
  • 4. 武警湖北省总队医院,湖北武汉430061
  • 折叠

摘要

关键词

卵巢癌/糖酵解/生物信息学/机器学习/生物标志物

分类

医药卫生

引用本文复制引用

商泽斌,杨天昊,刘健,赵兵刚,赵新春,聂善化..基于生物信息学和机器学习识别与验证卵巢癌中糖酵解相关生物标志物[J].空军军医大学学报,2023,44(9):P.867-875,9.

基金项目

国家自然科学基金(81971156)。 （81971156）

空军军医大学学报

OACHSSCD

2097-1656

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