AI引导蛋白质组学揭示TNBC复发特征
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AI引导蛋白质组学揭示TNBC复发特征
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AI 综述
Yesung Cho等作者发表研究，开发了AI引导的深度视觉蛋白质组学框架：用复发风险热图指导三阴性乳腺癌组织的物理取样和质谱空间蛋白质组分析。 在156名患者中，高风险区域富集有丝分裂程序，低风险区域富集免疫与抗原呈递相关程序；基于差异蛋白构建的13蛋白复合评分可区分高复发与低复发患者。
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最新进展10月26日 12:00
AI 引导深度视觉蛋白质组学揭示三阴性乳腺癌复发相关形态分子特征报道时间线
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10月26日
- arXiv cs.AIAI 引导深度视觉蛋白质组学揭示三阴性乳腺癌复发相关形态分子特征
研究团队开发了 AI 引导的深度视觉蛋白质组学框架，用复发风险热图指导三阴性乳腺癌组织的物理取样与质谱空间蛋白质组分析。在 156 名患者中，高风险区域富集有丝分裂程序，低风险区域则富集免疫与抗原呈递相关程序；基于差异蛋白构建的 13 蛋白复合评分可区分高复发与低复发患者。
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