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estrogen
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机器学习模型用于基于多组学数据的乳腺癌预测进行基准测试
研究人员使用多组学数据对几种机器学习模型进行基准测试，以预测乳腺癌的雌激素受体（ER）状态。研究发现，RNA表达数据提供了最强的预测信号，多组学整合提供了适度但持续的改进。在测试的模型中，当整合转录组学、基因组学和蛋白质组学数据时，随机森林（Random Forest）表现最佳，实现了90.3%的平衡准确率和97.1%的ROC-AUC。模型还强调了ESR1和PGR等基因的重要性，进一步证实了它们在ER状态预测中的生物学相关性。
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新数据集和方法应对低光照场景文本识别挑战
研究人员推出了 LSTR，一个用于低光照场景文本识别的大规模数据集，以及 ESTR，一个包含真实夜间街景的小型评估集。他们探索了两种方法：微调现有的 OCR 模型和一种新颖的联合训练策略，该策略将低光照图像增强模块与 OCR 模型相结合。他们的研究结果表明，专门的、联合训练的以文本为中心的方法在低光照条件下优于独立的增强或 OCR 模型。