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徐开琨; 韩明飞; 黄传玺; 常乘; 朱云平;
军事科学院军事医学研究院生命组学研究所 北京 102206;
国家蛋白质科学中心(北京)北京蛋白质组研究中心蛋白质组学国家重点实验室 北京 102206;
河北大学生命科学学院 河北保定071002;
质谱; 蛋白质组学; 生物标志物; 机器学习; 特征选择; 深度学习;
机译:乳腺癌生物标志物发现中完整的蛋白质谱分析:蛋白质鉴定问题以及基于3D蛋白质分离,自下而上和自上而下的质谱法的解决方案
机译:使用机器学习方法基于结合亲和力对蛋白质-蛋白质复合物进行特征选择和分类
机译:基于质谱的肺癌,COPD和哮喘的生物标志物发现基于质谱的蛋白质组学
机译:蛋白质组学生物标志物发现糖尿病并发症:仙人掌研究中的尿蛋白质谱
机译:基于质谱的蛋白质组学在自闭症谱系障碍(ASD)的生物标志物发现和蛋白质翻译后修饰(PTM)研究中的新应用
机译:基于功能化磁珠纯化和质谱的生物流体中肽和蛋白质谱分析发现生物标志物
机译:一种基于代谢物的机器学习方法来诊断Alzheimer型痴呆症中的血液:Alzheimer疾病生物标志物发现队列的欧洲医学信息框架的结果
机译:代谢物分化和发现实验室(meDDL):生物标志物发现和质谱可视化的新工具
机译:基于遗传算法的步骤特征选择机器学习方法和装置
机译:用于确定差异蛋白质表达的系统和方法,诊断生物标志物发现系统及其使用方法,蛋白质生物标志物及其治疗和诊断用途
机译:基于捕获对象的图像并基于环境中未来机器人运动的参数来预测机器人环境中的对象运动的机器学习方法和装置
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