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基于生物信息学和机器学习算法鉴定FERMT1和SGCD为急性主动脉夹层关键基因
一、引言
急性主动脉夹层(AAD)是一种严重的血管疾病,其发病率和死亡率均较高。为了深入探究其发病机制,并寻找有效的治疗策略,近年来研究者们致力于利用生物信息学和机器学习算法进行基因层面的研究。本文将基于生物信息学和机器学习算法,探讨FERMT1和SGCD两个基因在急性主动脉夹层发病过程中的关键作用。
二、生物信息学与机器学习算法在急性主动脉夹层研究中的应用
生物信息学和机器学习算法的联合应用为急性主动脉夹层的研究提供了新的思路和方法。生物信息学通过分析基因组、转录组等生物数据,揭示基因与疾病之间的关系;而机器学习
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