使用 PathFormer 进行高准确性疾病诊断和高复现性生物标志物鉴定
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用信号网络、先验知识和组学数据，我们提出了一种名为 PathFormer 的新型 GNN 模型结构，以对生物标志物进行排序和预测疾病诊断，相较于现有的 GNN 模型，在高度准确的预测能力方面有着显著优势（与现有的 GNN 模型相比，在疾病诊断方面提高了 30%...
研究人员提出了一种名为PathFormer的新型GNN模型结构，用于排序和预测生物标志物，具有高度准确的预测能力。该模型在疾病诊断方面提高了30%的准确性，并在不同数据集上具有较高的生物标志物排名的可重复性。该模型在阿尔茨海默病和癌症转录组数据集上得到验证，并可应用于其他组学数据分析研究。
