人工神经网络

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预测模型构建助力孕早期预测子痫前期

本研究将孕妇人群队列数据分为训练集、测试集和验证集，借助人工神经网络模型构建子痫前期的预测模型，获得了较好的效果。在生物标志物中，预测能力较好的因子包括了高平均动脉压、高子宫动脉搏动指数和较低的胎盘生长因子。本研究为在临床上实现子痫前期的预测提供了可靠的工具。

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低丰度细菌驱动饮食变化引起的肠道菌群组成改变

Microbiome上发表的最新研究，评估不同饮食对白蚁菌群的影响，发现低丰度细菌驱动了饮食引起的肠道菌群变化。

白蚁菌群人工神经网络深度学习低丰度物种 16S rRNA gene sequencing