首页> 美国卫生研究院文献>Clinical Translational Immunology >Machine learning applied to whole‐blood RNA‐sequencing data uncovers distinct subsets of patients with systemic lupus erythematosus
【2h】

Machine learning applied to whole‐blood RNA‐sequencing data uncovers distinct subsets of patients with systemic lupus erythematosus

机译:机器学习应用于全血RNA测序数据揭示了系统性红斑狼疮患者的不同亚群

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Systemic lupus erythematosus (SLE) is a heterogeneous autoimmune disease that is difficult to treat. There is currently no optimal stratification of patients with SLE, and thus, responses to available treatments are unpredictable. Here, we developed a new stratification scheme for patients with SLE, based on the computational analysis of patients’ whole‐blood transcriptomes.
机译:系统性红斑狼疮(SLE)是一种异质性自身免疫性疾病,难以治疗。目前尚无SLE患者的最佳分层,因此,对可用治疗的反应是不可预测的。在此,我们基于对患者全血转录组的计算分析,为SLE患者开发了一种新的分层方案。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号