在机器学习模型中利用主观参数和生物标志物:lnc-IL7R的可行性用于管理瘤进展

Tzu-Tao Chen1,2,3,4, Tzu-Yu Cheng5,6,7, I-Jung Liu8

  • 1Division of Pulmonary Medicine, Department of Internal Medicine, Shuang Ho Hospital, Taipei Medical University, New Taipei City 23561, Taiwan.

概括

一种使用生物标记物长非编码的互白素-7受体α子单元基因 (lnc-Il7R) 的新型机器学习方法显示,它有望在慢性阻塞性肺病 (COPD) 患者中对肺气进行分类.