典型文献
微核组学可视化分析与人工智能检测策略的研究进展
文献摘要：
微核组学试验可综合展示DNA损伤与修复、染色体断裂或丢失、细胞生长抑制等多种有害结局终点，具有快速、简便、经济等特点。其不仅被广泛应用于综合评估外源性化学物质的遗传作用类型和模式，还在癌症人群的高风险筛查和风险评估中具有重要意义。然而，传统的微核组学图像计数方法（人工镜检计数、流式细胞仪计数、计算机图像分析系统）存在耗时长、准确度低，花费大等特点，不能满足当前大规模、多指标、快速化、高精度以及可视化的分析要求。近年来，随着大数据精准医疗时代的快速发展，基于机器学习的新型微核组学可视化分析与深度学习的检测策略展现出很好的应用前景。本综述在分析微核组学的应用价值的基础上，对微核图像传统和新型人工智能计数进行了系统的比较，并对微核图像检测的未来方向进行了初步探讨。
文献关键词：
基因组学;人工智能;生物学标记;微核;可视化分析
中图分类号：
作者姓名：
王保民;胡耿;胡丽华;陈丹;安羽;李呈;贾光;胡贵平
作者机构：
北京航空航天大学生物与医学工程学院，北京100191;北京航空航天大学医学科学与工程学院，北京 100191;北京大学第一医院，北京 100034;北京航空航天大学大数据精准医疗高精尖创新中心，北京100191;北京大学公共卫生学院，北京 100191
文献出处：
引用格式：
[1]王保民;胡耿;胡丽华;陈丹;安羽;李呈;贾光;胡贵平-.微核组学可视化分析与人工智能检测策略的研究进展)[J].中华预防医学杂志,2022(03):391-396
A类：
B类：
微核,人工智能检测,检测策略,综合展示,损伤与修复,细胞生长,生长抑制,外源性化学物,化学物质,风险筛查,人工镜检,流式细胞仪,计算机图像,图像分析,花费,多指标,快速化,精准医疗,基于机器学习,图像检测,未来方向,基因组学,生物学标记
AB值：
0.356112
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