多组学泛癌+机器学习模型构建！湘雅医院团队刚发表6+分SCI！(有发文福利）

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现在生信发文太卷了，想发高分很难！ 如果你用常规的功能富集分析、预后模型的评估等套路发文，要么低分飘过，要么直接被拒，要么就是要求补实验…… 结合“机器学习”就不一样了， 机器学习创新度高、上手简单、而且适用于各种研究，更容易发高分SCI！ 近年来，国内三甲医院/顶级高校发文不断，机器学习 相关的发文量一路狂飙！ 近 期 湘雅医院团队 在Nature子刊《npj Precision Oncology》 （中科院一区，IF=6.8） 杂志，发表了题为《Pan-cancer evaluation of regulated cell death to predict overall survival and immune checkpoint inhibitor response》 （对调节性细胞死亡进行泛癌评估，以预测总体生存率和免疫检查点抑制剂反应） 的原创性研究论文。 研究团队假设RCD状态可作为预测恶性肿瘤患者ICI反应和总生存期（OS）的一种有前途的生物标志物，采用了 10种机器学习算 ………………………………