老板天天CPU?阿星这人可怪好嘞，今天带你“遥遥领先”！
“机器学习”大家应该不陌生了，自24年诺贝尔物理和化学都双双花落人工智能（AI）后，它的热度可是相当高了。这对咋生信人来说，绝对是重大利好，朋友们，这波红利可要及时吃上呀~聪明的生信人已经行动起来了！你还在等什么？如果您在方案设计、生信分析上有困难，欢迎随时联系阿星，生信星团队提供全方位的服务，帮助你解决各种疑难杂症～
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今天阿星分享几篇文章，带大家看看机器学还能从哪些方面发文
10种机器学习101种算法+多组学
这波套路当时真的是火的一塌糊涂啊，可谓屡试不爽，发的也都是10分左右文章，你掌握了吗！你不会还没上车一篇文章吧？那就快来看看别人怎么做的~
这篇文章通过预处理单细胞RNA测序数据，开发了一种算法来评估恶性细胞的DNA损伤修复（DDR）状态，并用优势比（ORs）分析细胞类型分布。进一步利用RNA测序和机器学习技术，创建了DDR评分系统（DDRscore），这有助于预测肝细胞癌（HCC）患者的总体生存率和对PD-1疗法的抵抗性；此外，还探讨了DDR在HCC免疫调节中的作用，以及DDR评分在预测治疗反应和患者预后中的应用潜力。
101种机器学习算法组合是真的豪横，0实验纯生信就是要这么做，想趁着诺奖这波东风，在机器学习上吃一波红利的朋友得赶紧动手了！看这大体量算法组合，自己电脑跑代码指定得崩溃，想试用服务器就联系阿星哈，具体详情戳这儿了解吧~
机器学习+单细胞+泛癌
这思路基本非肿瘤疾病通吃！你就学吧，一学一个不吱声~
这篇文章首次在食管鳞状细胞癌（ESCC）中构建了一个增强子甲基化-eRNA-靶基因的调控网络，并利用4种机器学习算法识别了核心基因，基于此构建了一个增强子去甲基化调节基因评分（EDRGS）模型。根据EDRGS将患者分为EDRGS高、低组，发现高EDRGS组患者对免疫治疗反应更好，低EDRGS组患者对CDK4/6抑制剂反应更好。此外，EDRGS不仅在ESCC中有效，而且在其他多种癌症类型中也显示出预后和治疗反应预测的潜力！
真的是机器学习一出手，Lancet子刊我就有！在这大热时期，想自学机器学习算法？阿星团队的视频课了解一下吧，快私我获取吧！
半监督学习+预后模型+临床样本验证
肯定有不少朋友杠我，觉得前面的那些思路就是发不了了，那咋继续来点新东西？半监督学习+预后模型+临床样本验证了解下~这操作简直是学霸的“上分神器”，创新火花四溅，实用度直逼满格电量！速速学起来哈~
这篇文章不仅收集了GEO数据库的933个II期和III期结肠癌样本的大规模转录组数据，还巧妙地运用了半监督机器学习算法，从海量数据中挖掘出与生存和化疗反应密切相关的基因信号，为精准医疗研究提供了新的视角和思路。对于渴望在精准医疗领域有所作为的小伙伴们，这无疑是一个值得深入研究和学习的新方向。此外，不仅在多个独立数据集上进行了严格的模型验证，还将验证延伸到了临床一线，利用FFPE样本进一步证实了模型的实用性和准确性。这种将实验室研究成果无缝对接到临床实际的方法，也更容易获得审稿人的青睐！
这么新的文章岂能错过？赶紧收藏起来，慢慢咀嚼其中的智慧吧！如果你不想把时间浪费在下载数据、过滤数据和分析流程上（需要漫长的等待，需要大半年），那就来生信星专业团队寻求帮助吧，毕竟咋是行家里手，这一套操作都是小菜一碟~
小结
好了，今天就说这么多，还是那句话，如果您在方案设计、生信分析上及跑代码硬件上有困难，欢迎随时联系阿星！没有方案请选择：个性化方案设计；不会分析请选择：个性化数据分析；经费申请摸不着头脑请选择：标书评估。总之您想要的服务阿星这里都有哒！欢迎私我一起聊聊哦~
