您好,欢迎您查看分析测试百科网,请问有什么帮助您的?
如果企业客服不在线,也可拨打400电话联系。或者发布求购信息
· 推荐组合产品
蛋白组+代谢组+脂质组+微生物组+细胞因子组,等
· 推荐应用领域
各种疾病的鉴别、预后、预测等诊疗标志物的发现
· 送样建议
详见具体产品页面信息
· 参考文献
Science. 2018 Feb 23;359(6378):926-930.
Cell. 2020 Sep 3;182(5):1311-1327.e14.
在分子诊断正经历着单分子诊断->多分子诊断->多组学联合诊断的发展过程。本服务方案不仅提供从“队列设计-多组学检测-标志物筛选分析”的一站式标志物研究服务,还可提供多组学联合标志物发现服务,多组学联合标志物诊断不仅可能更精准地进行人群区分,也能为解析疾病过程提供更多维度的信息,代表着更精准、前沿的标志物研究方向。
· 技术路线
点击查看大图
· 技术优势
专业、省心的一站式服务:
【集成机器学习(Ensemble method):整合使用多个相同或者不同类型的机器学习算法,选出那些经常出现在具有高准确率的分类模型中的指标,从而最大限度地提高生物标志物的稳定性】
疾病诊断标志物研究解决方案整合使用多个相同或者不同类型的机器学习算法,疾病诊断标志物研究解决方案
疾病诊断标志物研究解决方案整合使用多个相同或者不同类型的机器学习算法信息由上海中科新生命生物科技有限公司 为您提供,如您想了解更多关于疾病诊断标志物研究解决方案整合使用多个相同或者不同类型的机器学习算法报价、型号、参数等信息,欢迎来电或留言咨询。
自2021年5月14日中科新生命启动“肿瘤临床样本多组学研究支持计划”以来,市场反响热烈。目前为止,该计划共接收了40多项申请,其中共通过近30个项目,项目经费总资助高达1500万! 目前,中科新生命已经协助完成了其中的多个研究项目,尤其是在分子分型与蛋白基因组方向的研究上,我们助力客户发现了具有预后特征的分子亚型,以及潜在的亚型特异性治疗靶点和预后标志物,积累了更丰富的大队列检测质量控制和深度数据挖掘经验,我们将继续秉持“创新为本、诚信为先、务
群组论坛--近红外(NIR)
Copyright ©2007 ANTPedia, All Rights Reserved
京ICP备07018254号 京公网安备1101085018 电信与信息服务业务经营许可证:京ICP证110310号