작은 데이터 세트에서 예측 작업 및 다크 바이오마커 검출을 위한 전사체 특징의 전사체 조절 보기 생성

우리의 연구는 질병에 대한 유전 간 상호 작용에 중점을 둡니다. 우리는 많은 유전자들이 서로 복잡하고 얽힌 관계를 가지고 있다는 것을 발견했다. 이러한 관계를 탐구함으로써 질병 치료 및 관리에서보다 정확한 진단을 내리는 것을 목표로합니다.

우리는 전통적이고 전통적인 방법이 많은 의학 문헌에 의해 뒷받침되지 않는 많은 어두운 바이오마커를 발견했습니다. 이는 접근법이 생물학자가 바이오마커 스크리닝을 위한 시간 주기를 줄이는 데 더 도움이 될 수 있음을 나타냅니다. 실험 중 가장 큰 과제는 다양한 질병 유형의 작은 샘플 크기 문제를 해결하는 것이었습니다.

이러한 어려움을 극복하기 위해 가능한 한 많은 건강 샘플을 수집하여 건강 모델이라고 하는 참조 모델을 훈련했습니다.