Based on multiple machine learning to identify the ENO2 as diagnosis biomarkers of glaucoma.

Dai, Min; Hu, Zhulin; Kang, Zefeng; Zheng, Zhikun

Dai, Min; Hu, Zhulin; Kang, Zefeng; Zheng, Zhikun.

Afiliação

Dai M; From the Department of Ophthalmology, Yunnan University Affiliated Hospital, Yunnan, 650021, China.
Hu Z; From the Department of Ophthalmology, Yunnan University Affiliated Hospital, Yunnan, 650021, China. HZL77@263.net.
Kang Z; From the Eye Hospital of China Academy of Traditional Chinese Medicine, Beijing, 100040, China. zefeng2531@163.com.
Zheng Z; From the Department of Ophthalmology, Yunnan University Affiliated Hospital, Yunnan, 650021, China.

BMC Ophthalmol ; 22(1): 155, 2022 Apr 02.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35366826

Assuntos

Glaucoma; Biomarcadores; Glaucoma/diagnóstico; Glaucoma/genética; Glaucoma/patologia; Humanos; Aprendizado de Máquina; Simulação de Acoplamento Molecular; Transcriptoma

Palavras-chave

Diagnostic markers; Lasso regression; Logistic regression; Random forest

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Glaucoma Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: BMC Ophthalmol Assunto da revista: OFTALMOLOGIA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: China País de publicação: Reino Unido

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