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Machine learning algorithms integrate bulk and single-cell RNA data to unveil oxidative stress following intracerebral hemorrhage

氧化应激 脑出血 算法 计算机科学 细胞 人工智能 机器学习 医学 生物信息学 生物 内科学 生物化学 蛛网膜下腔出血
作者
Chaonan Du,Cong Wang,Zhiwei Liu,Wenxuan Xin,Qizhe Zhang,Alleyar Ali,Xinrui Zeng,Zhenxing Li,Chiyuan Ma
出处
期刊：International Immunopharmacology [Elsevier BV]
日期：2024-06-11 卷期号：137: 112449-112449 被引量：9
链接
nih.govdoi.org
标识
DOI：10.1016/j.intimp.2024.112449
摘要
Increased oxidative stress (OS) activity following intracerebral hemorrhage (ICH) had significantly impacting patient prognosis. Identifying optimal genes associated with OS could enhance the understanding of OS after ICH.
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