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Nature子刊：使用Stabl发现稀疏、可靠的组学生物标志物

在临床研究中采用高内涵组学技术，已经产生了大量的候选生物标志物。然而，将这些发现转化为真正的临床生物标志物仍然具有挑战性。近日，斯坦福大学研究人员在Nature Biotechnology发表最新研究，开发出强大的机器学习管道，可扩展到多组学整合任务，能够对复杂的预测模型进行生物学解释，测试性能较好，值得关注。

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