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根据《自然·医学》杂志7日发表的一篇论文,美国麻省理工学院和达纳-法伯癌症研究所的研究人员开发了一种新方法,使识别一些神秘癌症的原发灶位置变得更容易。研究人员利用近3万名22种已知癌症的患者数据来训练机器学习模型,它可分析大约400个基因序列,这些基因经常在癌症中发生突变。然后,研究人员使用这些信息来预测给定的肿瘤在体内的起源位置。(科技日报)
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根据《自然·医学》杂志7日发表的一篇论文,美国麻省理工学院和达纳-法伯癌症研究所的研究人员开发了一种新方法,使识别一些神秘癌症的原发灶位置变得更容易。研究人员利用近3万名22种已知癌症的患者数据来训练机器学习模型,它可分析大约400个基因序列,这些基因经常在癌症中发生突变。然后,研究人员使用这些信息来预测给定的肿瘤在体内的起源位置。(科技日报)
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