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机器学习在脑血管病基因组学数据分析中的应用进展 被引量:1

Application of Machine Learning in Genomic Data Analysis of Cerebrovascular Diseases
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摘要 随着精准医疗时代的到来,在脑血管病领域,基因组学研究受到越来越多的关注。基因组学数据的高维复杂性,使得机器学习成为分析基因组学数据的最为有效的工具之一。本文对机器学习的基本概念、主要步骤、算法分类以及各算法在脑血管病领域基因组学研究中的应用现状进行介绍,以期为未来脑血管病基因组学研究提供参考。 With the advent of the era of precision medicine,genomics research is gradually gaining widespread attention in the field of cerebrovascular diseases.Due to the high-dimensional and complexity of genomics data,machine learning is now an effective tool for analyzing genomics data.This article introduced the basic concepts of machine learning,the main steps,the classification of algorithms and the application of each algorithm of machine learning in genomics research in the field of cerebrovascular diseases,in order to provide a reference for future genomics research in cerebrovascular diseases.
作者 姜英玉 陈思玎 仇鑫 谷鸿秋 JIANG Yingyu;CHEN Siding;QIU Xin;GU Hongqiu(China National Clinical Research Center for Neurological Diseases,Beijing Tiantan Hospital,Capital Medical University,Beijing 100070,China;National Center for Healthcare Quality Management in Neurological Diseases,Beijing Tiantan Hospital,Capital Medical University,Beijing 100070,China)
出处 《中国卒中杂志》 2023年第7期751-757,共7页 Chinese Journal of Stroke
基金 国家自然科学基金项目(72004146) 北京市医院管理中心“青苗”人才计划(QML20210501) 北京市医院管理中心“培育”人才计划(PX2021024)。
关键词 脑血管病 机器学习 深度学习 基因组学 Cerebrovascular disease Machine learning Deep learning Genomics
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参考文献4

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引证文献1

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