基于机器学习的尿液挥发组学分析用于胃癌的非侵入性筛查

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背景：胃癌目前仍然是全球癌症死亡的重要原因，寻找特异性生物学标志物以实现早期诊断是提高胃癌患者生存率的关键。目的：通过尿液挥发性有机化合物（VOCs）分析寻找潜在的胃癌诊断性生物学标志物，以期实现胃癌的非侵入性早期筛查。方法：于2023年7月—2024年2月在复旦大学附属华东医院招募接受胃镜检查的合格受试者，收集尿液样本，采用气相色谱‐离子迁移谱（GC‐IMS）对尿液中的VOCs进行定性和信号响应分析。（剩余13984字）

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