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Small Methods | 赵东宇团队建立了人工智能POCALI方法：预测和理解肿瘤lncRNAs

肿瘤 lncRNA
06/01
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长非编码 RNA （ Long non-c oding RNA, lncRNA ） 作为肿瘤诊断和治疗的新型生物标志物，其研究价值日益凸显，亟需开发生物信息学工具以实现肿瘤 lncRNA 的系统性识别。 针对这一现状， 该 研究创新性地整合了表观基因组、基因组、转录组、表型、网络和突变六大类共 44 个多组学特征，开发出具有可解释性的机器学习方法 POCALI （图 1 ） 。 该方法不仅能全面预测肿瘤 lncRNA ，更能深入解析 lncRNA 在肿瘤中的潜在作用机制。
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