随着检测技术的飞速发展，高通量组学的应用愈发广泛：无论从系统性研究的角度，完整描绘复杂的生物组成与过程；还是以深入解析机理为目的，以大数据筛选潜在关键分子，组学技术均掀起了生命科学研究的革命。而基于质谱技术的蛋白质组/修饰组、代谢组/脂质组等为代表的后基因组学，因与生物功能、生物表型更高的相关性，已
您是否被传统的t test、非参检验，或OPLS-DA等方法所筛选出一大堆数据困扰？您是否为不知道如何构建最优诊断panel而伤神？随机森林、支持向量机等机器学习算法就是目前最有效的筛选工具吗？集成机器学习分析——标志物筛选利器一步到位，最佳选择想了解集成机器学习分析如何帮您精准筛选诊断标志物吗？快
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代谢组学作为一项具有挑战性的组学研究，其分析复杂且具有较高的技术要求。代谢组实验条件的选择性对结果产生的重要影响，研究人员应关注实验方法的描述和数据的解读。
最近，中科新生命的客户项目文章很高产！前几天刚刚发布了影响因子15分的TMT蛋白质组学的文章，参观链接：中科项目文章 |IF=15，蛋白质组学揭示神经毒性保护的重要分子靶点~今天又有一篇影响因子13.9分的TMT蛋白质组学+PRM验证的文章，下面请跟随小编一起看看这篇13.9分的文章到底做了些啥？本
