一区公开数据模型构建，赢在高端操作

哈喽小伙伴们大家早上好，今天小编和大家分享的是一篇基于深度学习的集成模型筛选相应特征基因的文章，本文是近期发表在《Oncogenesis》（IF：6.2）杂志，逻辑清晰，想法新颖让我们一起学习吧！Deep learning identifies a T-cell exhaustion-dependent transcriptional signature for predicting clinical outcomes and response to immune checkpoint blockade摘要免疫检查点阻断（ICB）疗法为癌症治疗带来了前所未有的进步，但仅限于一小部分患者。因此，需要持续和大量的努力来推进关于管理接受ICB的患者的临床和转化研究。本研究中使用单细胞和转录组分析研究了ICB治疗过程中T细胞耗竭（TEX）分子表达的改变，并证明了与ICB反应相关的不同耗竭标记。通过应用集成深度学习计算框架，确定了由16个TEX相关基因组成的ICB相关转录标记，称为ITG。将16个ITG纳入一个名为MLTIP的机器学习模型中 ………………………………