冲击顶刊：机器学习+多组学

文章预览

机器学习与多组学的联合是生物信息学领域的热门趋势，被称为科研界的“万金油”毫不为过。 通过对大量的多组学数据进行深度分析， 机器学习能够高效筛选出与疾病密切相关的关键基因、蛋白质或代谢物，为早期诊断和预后评估提供有力支持。 这项研究堪称多组学联合机器学习的典范，该研究以急性呼吸窘迫综合征（acute respiratory distress syndrome ，ARDS）患者的血液生物标志物为研究对象，探索有效的方法和精准的预后策略，以改善ARDS患者的临床结局。研究人员分析了从ARDS初始阶段患者、疾病对照组以及健康对照组收集的血清样本，运用4D-DIA蛋白质组学和整体代谢组学技术进行数据采集。在发现队列中，结合LASSO方法、倍数变化分析和Boruta算法，成功筛选出与ARDS患者28天预后相关的生物标志物。随后，在外部验证队列中，通过平行反应监测（PR ………………………………