Nature子刊:代谢组学机器学习模型可用于胃癌诊断和预后Nature Communications[IF:16.6]① 通过对702个血浆样本进行靶向代谢组分析,开发出基于机器学习的胃癌诊断和预后
剂(PL)的辅助治疗组;② 收集患者血清和粪便样本进行宏基因组学和代谢组学分析,发现治疗与代谢扰动(如脂肪酸、羧酸和酰胺类)密切相关;③ 不同的微生物与预后相关,其中与健康相关的普氏粪杆菌(F
2024年3月6日《Nature》发表一项研究:利用高通量代谢组学平台进行的全基因组关联分析使人们对人类代谢的生物学特性有了新的认识。对全身代谢遗传决定因素的详细了解对于揭示遗传途径如何影响生物机制
状况就会有所好转。无便血,无排便不适,无体重减轻。并分别接受了胃肠镜、结肠活检均未见明显异常。既往史:患者未服用任何药物,也没有吸烟或饮酒。辅助检查:血常规:全血细胞计数、粪便样本进行综合代谢组学分析
PIIS2213-8587(24)00058-5/fulltextIF13.3|APPLE试验中的动脉粥样硬化进展可以用一种新的脂质代谢组学特征来预测青少年发病的系统性红斑狼疮患者|《关节炎与风湿