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基于生物信息学与机器学习识别阿尔茨海默病铜死亡生物标志物及临床验证与潜在中药预测
临床 | 更新时间：2025-09-16

    • 基于生物信息学与机器学习识别阿尔茨海默病铜死亡生物标志物及临床验证与潜在中药预测

    • Identification of Cuproptosis-related Biomarkers in Alzheimer's Disease Based on Bioinformatics and Machine Learning and Clinical Validation and Prediction of Potential Traditional Chinese Medicine

    • “在阿尔茨海默病研究领域，专家利用生物信息学和机器学习方法识别出铜死亡相关基因生物标志物，并预测潜在中药，为中医药治疗阿尔茨海默病提供新思路。”
    • 中国实验方剂学杂志   2025年31卷第20期 页码：160-167

    • DOI：10.13422/j.cnki.syfjx.20250812    

      中图分类号： R741;R285;R289

    • 收稿日期：2025-06-06，

      修回日期：2025-06-28，

      录用日期：2025-07-03，

      网络出版日期：2025-07-10，

      纸质出版日期：2025-10-20

    移动端阅览

  • 余郭芳,赵晨玲,田丽伟等.基于生物信息学与机器学习识别阿尔茨海默病铜死亡生物标志物及临床验证与潜在中药预测[J].中国实验方剂学杂志,2025,31(20):160-167. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20250812.

    YU Guofang,ZHAO Chenling,TIAN Liwei,et al.Identification of Cuproptosis-related Biomarkers in Alzheimer's Disease Based on Bioinformatics and Machine Learning and Clinical Validation and Prediction of Potential Traditional Chinese Medicine[J].Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2025,31(20):160-167. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20250812.

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