还有高手！机器学习+蛋白质组+公共多组学数据构建肿瘤诊断模型拿下11分+cell子刊，经典临床问题！

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构建临床诊断模型是一个经典临床问题了，发文量非常大。尤其是研究常见肿瘤的朋友，那更是非常卷了，并且选题基本固定只能卷分析量和实验了。如在分析量上到位，且能提供新的队列数据的话实验可以少一点， 也能冲击高分 。 今天小塔分享一篇来中山大学第七附属医院以及深圳市人民医院等团队的11分+文章，发表在Cell Reports Medicine期刊上面，该研究的分析量是比较大的，结合了自测蛋白质组 （发现队列包括12名健康对照和25名治疗前的结直肠癌患者。数据已存入 ProteomeXchange Consortium，数据集标识符为IPX0008187000） ，机器学习，公开转录组和单细胞转录等数据，主要做了Elisa和免疫组化实验。 整个技术路线还是比较经典的，毕竟临床问题太经典，创新的余地比较小，关键是用的技术比较新，工作量比较大，如果大家经费充足完全可以复现一篇 ………………………………