重磅！IF=109!国内“天才少年”连发6篇Nature！在植物科学领域一战封神！填补空白

本文主要介绍了机器学习在生物医学领域的应用，特别是在多组学数据分析中的重要作用。研究背景是随着高通量生物技术的发展，多种组学技术被开发用于表征不同的生物信息。研究目的是利用机器学习方法分析早期结直肠癌（eoCRC）和平均发病年龄结直肠癌（aoCRC）之间的宿主-微生物群关联。研究结果表明，多组学分析可以用于研究eoCRC中的宿主-微生物群相关性，并且代谢组学分类器显示出有前途的生物标志物潜力。此外，文章还介绍了多个与机器学习和多组学相关的培训课程，旨在帮助研究人员掌握相关技术并发表高质量论文。