14.7/Q1，Nat Commun通过UKB+机器学习+基因组学+蛋白质组学+代谢组学识别骨关节炎亚组的预测性风险生物标志物

文章预览

今天为大家分享的非肿瘤纯生信文章用了UKB数据库。如果您对临床公共数据库有兴趣，请为小骨点点关注，如果您需要定制化服务，欢迎扫码联系小骨~ 文章标题： Data-driven identification of predictive riskbiomarkers for subgroups of osteoarthritis using interpretable machine learning 中文标题： 使用可解释的机器学习对骨关节炎亚组的预测性风险生物标志物进行数据驱动识别 发表期刊： Nature Communications 发表时间： 2024年4月 影响因子： 14.7/Q1 研究背景 骨关节炎 （OA） 是一种常见的慢性退行性关节疾病，估计有 5.28 亿人患有骨关节炎。从 1990 年到 2019 年，全球 OA 患病率增加了 48%，于人口老龄化和肥胖率的上升，预计还会进一步增加。提高我们对OA发病机制的理解，并制定适当的预测策略以解决未满足的需求至关重要。 研究思路 在这项回顾性研究中，我们开发了一种 机器 ………………………………