Copyright © 第九届全国计算生物与生物信息学大会
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纵向代谢组学结合机器学习识别妊娠期糖尿病生物标志物
报告开始：5月13日 15:10:00 （Asia/Shanghai）
报告时间：10min
所在会议：[E] 墙板报告 [E-1] 张贴墙板报告
摘要
妊娠期糖尿病的发病率在全球范围内逐年升高。代谢组学已经广泛用于妊娠期糖尿病相关生物标志物的探索。然而，大多数妊娠糖尿病代谢组学研究仅限于横断面研究，仍然需要来自纵向研究的进一步证据来更好地理解代谢物在妊娠糖尿病发生和发展中的作用。在此，我们进行了一项纵向代谢组学队列研究，探索代谢物在妊娠期的变化，并基于生物信息学以及机器学习的方法识别潜在的生物标志物。
报告人
卢秋含
中山大学中山大学公共卫生学院（深圳）在读研究生 主要研究方向：对糖尿病及其并发症等复杂疾病，利用统计、机器学习方法，整合临床与多组学数据，识别疾病相关生物标记物，构建预测预警模型。