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Human against Machine? Machine Learning Identifies MicroRNA Ratios as Biomarkers for Melanoma.
Journal of Investigative Dermatology ( IF 6.5 ) Pub Date : 2020-01-01 , DOI: 10.1016/j.jid.2019.07.688 Melody H Shellman 1 , Yiqun G Shellman 2
Journal of Investigative Dermatology ( IF 6.5 ) Pub Date : 2020-01-01 , DOI: 10.1016/j.jid.2019.07.688 Melody H Shellman 1 , Yiqun G Shellman 2
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Identification of quantitative molecular biomarkers to distinguish melanoma from nevi is highly desirable. Expressions of microRNAs (miRNAs) are promising candidates but lack consensus in many studies. Torres et al. (2020) utilized a machine learning pipeline to identify miRNA ratios as strong biomarkers. Results indicate that machine learning, although powerful, requires human input to identify high quality biomarker signatures.
中文翻译:
人类对抗机器?机器学习将MicroRNA比率确定为黑色素瘤的生物标志物。
鉴定可区分黑色素瘤和痣的定量分子生物标志物是非常需要的。microRNA(miRNA)的表达是有前途的候选者,但在许多研究中缺乏共识。托雷斯等。(2020年)利用机器学习管道来识别miRNA比率作为强生物标志物。结果表明,机器学习虽然功能强大,但需要人工输入才能识别高质量的生物标志物签名。
更新日期:2019-12-19
中文翻译:
人类对抗机器?机器学习将MicroRNA比率确定为黑色素瘤的生物标志物。
鉴定可区分黑色素瘤和痣的定量分子生物标志物是非常需要的。microRNA(miRNA)的表达是有前途的候选者,但在许多研究中缺乏共识。托雷斯等。(2020年)利用机器学习管道来识别miRNA比率作为强生物标志物。结果表明,机器学习虽然功能强大,但需要人工输入才能识别高质量的生物标志物签名。