研究团队提出跨研究多组学整合框架MINT Block

Hirst等研究团队在预印本中提出MINT Block框架，将独立研究的多组学数据整合与研究特异性非期望变异处理同步进行；团队称，在人类疾病和海洋生物学数据中的测试显示，其预测准确性优于现有分步处理方法。 该框架支持多变量回归和分类分析，用于识别不同分子类型之间的关联并预测样本表型。团队使用群体及单细胞多组学数据进行评估，称识别出了稳定、可解释、可跨研究泛化的分子特征。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。