研究人员推出了MS-MLB，这是一个新的开放基准，用于使用全血RNA表达数据对多发性硬化症（MS）进行机器学习分类。该基准利用了公开的GSE17048队列，并实施了一个严格、可复现的管道，并控制了数据泄露，以评估各种算法。梯度提升模型表现最佳，在保留集上取得了93.83的高MS研究分数和0.989的AUC-ROC，但这些分数仅用于研究比较，未经临床验证。 AI
影响 为基于机器学习的MS血液RNA数据分类建立了一个标准化基准，有望加速该领域的研究。
排序理由 该项目是一篇介绍机器学习分类新基准的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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