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Using a multi-staged strategy based on machine learning and mathematical modeling to predict genotype-phenotype risk patterns in diabetic kidney disease: a prospective case–control cohort analysis

机译:使用基于机器学习和数学建模的多阶段策略预测糖尿病肾病的基因型-表型风险模式:前瞻性病例对照队列分析

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摘要

BackgroundMulti-causality and heterogeneity of phenotypes and genotypes characterize complex diseases. In a database with comprehensive collection of phenotypes and genotypes, we compared the performance of common machine learning methods to generate mathematical models to predict diabetic kidney disease (DKD).
机译:背景表型和基因型的多因果关系和异质性是复杂疾病的特征。在具有全面收集的表型和基因型的数据库中,我们比较了通用机器学习方法的性能,以生成可预测糖尿病性肾脏疾病(DKD)的数学模型。

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