【摘 要】
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The aim of this study was to develop a diagnostic strategy for esophageal squamous cell carcinoma(ESCC)that combines plasma metabolomics with machine learning algorithms.Plasma-based untargeted metabolomics analysis was performed with samples derived from
【机 构】
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LaboratoryofPharmaceuticalAnalysisandDrugMetabolism,TheCancerResearchInstitute
【基金项目】
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supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant Nos.81672315,81802276,and 81302840),Key R&D Program Projects in Zhejiang Province(Grant No.2018C04009),1022 Talent Training Prog
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The aim of this study was to develop a diagnostic strategy for esophageal squamous cell carcinoma(ESCC)that combines plasma metabolomics with machine learning algorithms.Plasma-based untargeted metabolomics analysis was performed with samples derived from
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