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随着人工智能和机器学习的兴起，统计学习和患者护理之间的界面越来越明显。在Jedlicka实验室中，我们专注于该界面，因为它与骨髓骨髓浓缩液（BMAC）的临床潜力有关，这是一种自体性生物，抗炎药物和干细胞的丰富能力，在软骨缺陷和变性条件下，以其丰富的生长因子，抗炎药物和干细胞的含量为例。使用微阵列分析和机器学习，我们的目标是通过构建一个蛋白质组学数据库来表征患者衍生的BMAC样本，并与患者人口统计信息一起使用。这项工作可以指导医生导航可用的治疗方案，以优化患者护理。
- 富有的文章：第5页 - 一种以行业为中心的研究生教育方法
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