国产主播欧美精品,在线视频cao,中文字幕免费一区二区,日韩三级影视

{{couponData.name}} ￥{{Math.floor(couponData.money)}} {{couponData.discount}}折￥{{couponData.random_min_money | int}}~{{couponData.random_max_money|int}}

{{timeH}}:{{timeM}}:{{timeS}}

{{couponData.name}} ￥{{Math.floor(couponData.money)}} {{couponData.discount}}折￥{{couponData.random_min_money | int}}~{{couponData.random_max_money|int}} （{{couponData.min_amount==1?'無門檻':'滿'+Math.floor(couponData.min_amount)+'可用'}}）

距失效

時

分

秒

Document

當前位置：生物測試 ? 生物信息學平臺 ?

生物標志物預測分析

99%

滿意度

生物標志物預測分析

預存專享優惠積分抵扣

已預約：

131次

服務周期：

平均10個工作日完成

立即下單

咨詢價格

項目介紹

癌癥相關的生物標志物是表明腫瘤狀態、進展特征和對相關治療產生反應的生物功能分子（基因、蛋白質或小分子物質）。已發現的癌癥相關生物標志物大多是轉錄因子，細胞表面受體或其他組織細胞響應癌癥細胞而產生的分泌蛋白。針對蛋白質組學中的大規模質譜樣本或臨床樣本，獲取在不同樣本類別間（二類別或者多類別）表達量具有顯著差異的一組蛋白或基因，作為篩選得到的潛在候選生物標志物。適用范圍：

1、二分類或多類別樣本，每個類別內的樣本不少于 40 個。

2、對于二分類樣本，要求數量較多樣本與數量較少樣本的數量比例應小于 2:1；對于多類別樣本，要求數量最多樣本與數量最少樣本的數量比例應小于 2:1。

分析方法

本分析流程主要基于 Scikit-learn 機器學習函數庫，包括特征排序、模型構建、模型評估和結果可視化展示等分析模塊。可以基于已有結構化數據得到全局最優模型、局部最優模型、候選生物標志物及可視化結果。

樣品要求

詳情請聯系技術經理。

項目案例