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【瑞客论坛 www.ruike1.com】零基础数据挖掘 (完结)
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大牛1-多组学挖掘-癌症厌氧状态研究【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
大牛2-肿瘤免疫方向泛癌种研究【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
大牛3-TCGA泛癌种预后研究【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
简单1-差异基因网络预后-分析全但不深-Frontiers系列【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
简单10-联合TCGA及免疫分析工具可复制【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
简单2-单基因单癌种挖掘-关联网络分析【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
简单3-家族基因纯TCGA类数据库挖掘-关联预后【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
简单4-SEER基本套路应用【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
简单5-常见分子网络功能研究【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
简单6-基于cBioportal等数据库联合出图发文【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
简单7-多数据库联合分析且分数比较高【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
简单8-追踪热点分析简单-值得学习需要代码画图【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
简单9-基于GEO数据联合免疫计算工具寻找biomarker【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
难度一般1-SEER联合nomogram临床预后套路【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
难度一般2-基于热点临床研究数据二次挖掘【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
难度一般3-基于热点进行免疫方向挖掘【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
难度一般4-联合ceRNA与免疫热点进行挖掘【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
难度一般5-免疫热点signature挖掘【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
难度一般6-分子研究加ceRNA并联合预后模型【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
难度一般7-基于TCGA数据的ceRNA挖掘【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
新方向1-单细胞数据挖掘【瑞客论坛 www.ruike1.com】.pdf
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