您当前的位置：
首页 >
文章列表页 >
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
上一篇|下一篇

    • 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

      增强出版

    • 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

    • 余郭芳 ，赵晨玲 ，田丽伟 ，杨文明 ，董婷
    • 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：

    • 修回：2025-06-28 ，

      录用：2025-07-03 ，

    移动端阅览

  •  
  •  

  • AI导读

  • HTML全文

  • 图( 2 ) 表( 6 )

  • 参考文献

  • 出版信息

  • 数据统计

223

浏览量

177

下载量

2

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。
提交
工具集
  • BibTeX下载
  • Endnote下载
  • RefMan 下载
  • NoteExpress下载
  • NoteFirst下载

相关文章

基于生物信息学和实验验证探讨开玄解毒方通过调控铁死亡缓解银屑病的作用机制
慢加急性肝衰竭关键基因的生物信息学探究及潜在中药预测验证
基于生物信息学及实验验证白桦脂酸抑制铁死亡改善非酒精性脂肪性肝病的作用机制
红花O-甲基转移酶基因克隆与功能分析
半夏及其方剂配伍治疗抑郁症研究进展

相关作者

杨昊若
肖雪
李佳琦
张宁馨
杨斌
宋坪
吴忠
吴斌

相关机构

天津中医药大学
中国中医科学院 西苑医院
沈阳药科大学 生命科学与生物制药学院
贵州医科大学 临床医学院
贵州医科大学 附属医院