还觉得缺数据？错！缺的是征服审稿人的必杀技！解锁多组学+机器学习+预后模型，零实验照样高分！！看后秒变科研显眼包！

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天空一声巨响，生信好伙伴小侠惊艳亮相！说句题外话，小伙伴们最近有没有好好学习，小侠我今天可是带足了干货来的，千万不要错过小侠今天带来的这篇生信热点SCI，包括了现火爆的不得了的机器学习和经典的多组学分析策略，看到这小伙伴们都等不及了吧，这么好复现的一篇文章，还等什么呢，咱们这就进入正题！ 研究团队以 膀胱癌（BLCA）和癌症相关成纤维细胞（CAFs）作为研究对象，整合了大量的 组学数据 ，对BLCA患者的 CAFs亚型 进行了全面分析，进而构建CAF相关风险评分（CRRS），为BLCA患者的预后和免疫治疗提供新的见解。芜湖，文章亮点就先是一个 数据量大 ；接着以严谨的 算法分析 建立了 CRRS和NOMOGRAM模型 ；最后引入 大量的 外部数据集进行验证 。系统完整，环环相扣，真是不能错过。 Ps:文章原文信息已放至文末 （ ps： 对预后模 ………………………………